它是一个可以以多种方式调用的装饰器(在python3.7中测试):

import functools


def my_decorator(*args_or_func, **decorator_kwargs):

    def _decorator(func):

        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):

            if not args_or_func or callable(args_or_func[0]):
                # Here you can set default values for positional arguments
                decorator_args = ()
            else:
                decorator_args = args_or_func

            print(
                "Available inside the wrapper:",
                decorator_args, decorator_kwargs
            )

            # ...
            result = func(*args, **kwargs)
            # ...

            return result

        return wrapper

    return _decorator(args_or_func[0]) \
        if args_or_func and callable(args_or_func[0]) else _decorator


@my_decorator
def func_1(arg): print(arg)

func_1("test")
# Available inside the wrapper: () {}
# test


@my_decorator()
def func_2(arg): print(arg)

func_2("test")
# Available inside the wrapper: () {}
# test


@my_decorator("any arg")
def func_3(arg): print(arg)

func_3("test")
# Available inside the wrapper: ('any arg',) {}
# test


@my_decorator("arg_1", 2, [3, 4, 5], kwarg_1=1, kwarg_2="2")
def func_4(arg): print(arg)

func_4("test")
# Available inside the wrapper: ('arg_1', 2, [3, 4, 5]) {'kwarg_1': 1, 'kwarg_2': '2'}
# test

PS感谢用户@norok2 - https://stackoverflow.com/a/57268935/5353484

UPD装饰器，用于根据注释验证类的函数和方法的参数和/或结果。可用于同步或异步版本:https://github.com/EvgeniyBurdin/valdec

假设你有一个函数

def f(*args):
    print(*args)

你想要添加一个接受参数的装饰器，就像这样:

@decorator(msg='hello')
def f(*args):
    print(*args)

这意味着Python将对f进行如下修改:

f = decorator(msg='hello')(f)

因此，部件装饰器(msg='hello')的返回值应该是一个包装器函数，它接受函数f并返回修改后的函数。然后可以执行修改后的函数。

def decorator(**kwargs):
    def wrap(f):
        def modified_f(*args):
            print(kwargs['msg']) # use passed arguments to the decorator
            return f(*args)
        return modified_f
    return wrap

所以，当你调用f时，就像你在做: 装饰(味精= '你好')(f) (args) === wrap(f)(args) === modified_f(args) 但是modified_f可以访问传递给装饰器的kwargs

的输出

f(1,2,3)

将会是:

hello
(1, 2, 3)

编辑:为了深入了解装饰师的心理模型，请看看这个很棒的Pycon Talk。这30分钟很值得。

考虑带参数的装饰器的一种方式是

@decorator
def foo(*args, **kwargs):
    pass

翻译为

foo = decorator(foo)

如果decorator有参数，

@decorator_with_args(arg)
def foo(*args, **kwargs):
    pass

翻译为

foo = decorator_with_args(arg)(foo)

Decorator_with_args是一个函数，它接受自定义参数并返回实际的装饰器(将应用于被装饰的函数)。

我使用了一个简单的技巧与部分，使我的装饰容易

from functools import partial

def _pseudo_decor(fun, argument):
    def ret_fun(*args, **kwargs):
        #do stuff here, for eg.
        print ("decorator arg is %s" % str(argument))
        return fun(*args, **kwargs)
    return ret_fun

real_decorator = partial(_pseudo_decor, argument=arg)

@real_decorator
def foo(*args, **kwargs):
    pass

更新:

上面，foo变成了real_decorator(foo)

修饰函数的一个效果是，foo的名字在修饰器声明中被重写。Foo被real_decorator返回的任何东西“覆盖”。在本例中，是一个新的函数对象。

foo的所有元数据都会被重写，尤其是文档字符串和函数名。

>>> print(foo)
<function _pseudo_decor.<locals>.ret_fun at 0x10666a2f0>

functools。Wraps为我们提供了一个方便的方法，将文档字符串和名称“提升”到返回的函数中。

from functools import partial, wraps

def _pseudo_decor(fun, argument):
    # magic sauce to lift the name and doc of the function
    @wraps(fun)
    def ret_fun(*args, **kwargs):
        # pre function execution stuff here, for eg.
        print("decorator argument is %s" % str(argument))
        returned_value =  fun(*args, **kwargs)
        # post execution stuff here, for eg.
        print("returned value is %s" % returned_value)
        return returned_value

    return ret_fun

real_decorator1 = partial(_pseudo_decor, argument="some_arg")
real_decorator2 = partial(_pseudo_decor, argument="some_other_arg")

@real_decorator1
def bar(*args, **kwargs):
    pass

>>> print(bar)
<function __main__.bar(*args, **kwargs)>

>>> bar(1,2,3, k="v", x="z")
decorator argument is some_arg
returned value is None

在我的实例中，我决定通过一行lambda来解决这个问题，以创建一个新的decorator函数:

def finished_message(function, message="Finished!"):

    def wrapper(*args, **kwargs):
        output = function(*args,**kwargs)
        print(message)
        return output

    return wrapper

@finished_message
def func():
    pass

my_finished_message = lambda f: finished_message(f, "All Done!")

@my_finished_message
def my_func():
    pass

if __name__ == '__main__':
    func()
    my_func()

执行时，输出:

Finished!
All Done!

也许不像其他解决方案那样可扩展，但对我来说是可行的。

这是curry函数的一个很好的用例。

curry函数本质上是延迟函数的调用，直到提供了所有输入。

这可以用于各种事情，如包装器或函数式编程。在本例中，让我们创建一个接受输入的包装器。

我将使用一个简单的包pamda，其中包含一个用于python的curry函数。这可以用作其他函数的包装器。

安装 Pamda：

pip install pamda

创建一个简单的带有两个输入的装饰函数:

@pamda.curry()
def my_decorator(input, func):
    print ("Executing Decorator")
    print(f"input:{input}")
    return func

使用提供给目标函数的第一个输入应用你的装饰器:

@my_decorator('Hi!')
def foo(input):
    print('Executing Foo!')
    print(f"input:{input}")

执行你的包装函数:

x=foo('Bye!')

把所有东西放在一起:

from pamda import pamda

@pamda.curry()
def my_decorator(input, func):
    print ("Executing Decorator")
    print(f"input:{input}")
    return func

@my_decorator('Hi!')
def foo(input):
    print('Executing Foo!')
    print(f"input:{input}")

x=foo('Bye!')

将:

Executing Decorator
input:Hi!
Executing Foo!
input:Bye!

我认为这里有一个工作的、现实世界的示例，其中包含最通用的用例的使用示例。

下面是函数的装饰器，它在进入和退出函数时输出log。

参数控制是否打印输入输出值，日志级别等。

import logging 
from functools import wraps


def log_in_out(logger=logging.get_logger(), is_print_input=True, is_print_output=True, is_method=True, log_level=logging.DEBUG):
    """
    @param logger-
    @param is_print_input- toggle printing input arguments
    @param is_print_output- toggle printing output values
    @param is_method- True for methods, False for functions. Makes "self" not printed in case of is_print_input==True
    @param log_level-

    @returns- a decorator that logs to logger when entering or exiting the decorated function.
    Don't uglify your code!
    """

    def decor(fn):
        @wraps(fn)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if is_print_input:
                logger.log(
                    msg=f"Entered {fn.__name__} with args={args[1:] if is_method else args}, kwargs={kwargs}",
                    level=log_level
                )
            else:
                logger.log(
                    msg=f"Entered {fn.__name__}",
                    level=log_level
                )

            result = fn(*args, **kwargs)

            if is_print_output and result is not None:
                logger.log(
                    msg=f"Exited {fn.__name__} with result {result}",
                    level=log_level,
                )
            else:
                logger.log(
                    msg=f"Exited {fn.__name__}",
                    level=log_level
                )

            return result

        return wrapper

    return decor

用法:

 @log_in_out(is_method=False, is_print_input=False)
    def foo(a, b=5):
        return 3, a

Foo(2)—>打印

输入foo 输出结果为(3,2)的foo

    class A():
        @log_in_out(is_print_output=False)
        def bar(self, c, m, y):
            return c, 6

a = () A.bar (1,2, y=3)—>打印

输入bar with args=(1, 2)， kwargs={y:3} 离开酒吧