用于绘制图像的嵌套装饰器的又一示例：

import matplotlib.pylab as plt

def remove_axis(func):
    def inner(img, alpha):
        plt.axis('off')
        func(img, alpha)
    return inner

def plot_gray(func):
    def inner(img, alpha):
        plt.gray()
        func(img, alpha)
    return inner

@remove_axis
@plot_gray
def plot_image(img, alpha):
    plt.imshow(img, alpha=alpha)
    plt.show()

现在，让我们先使用嵌套的装饰器显示一个没有轴标签的彩色图像：

plot_image(plt.imread('lena_color.jpg'), 0.4)

接下来，让我们使用嵌套的装饰器remove_axis和plot_gray显示一个没有轴标签的灰度图像（我们需要cmap='gray'，否则默认的颜色映射是viridis，因此除非明确指定，否则默认情况下灰度图像不会以黑白色显示）

plot_image(plt.imread('lena_bw.jpg'), 0.8)

上述函数调用缩减为以下嵌套调用

remove_axis(plot_gray(plot_image))(img, alpha)

考虑下面的修饰符，注意我们将wrapper（）函数作为对象返回

def make_bold(func):
    def wrapper():
        return '<b>'+func()+'</b>'
    return wrapper

所以这个

@make_bold
def say():
    return "Hello"

计算结果为

x = make_bold(say)

注意，x不是say（），而是在内部调用say（（）的包装器对象。这就是装饰师的工作原理。它总是返回调用实际函数的包装器对象。如果链接此

@make_italic
@make_bold
def say():
    return "Hello"

转换为此

x = make_bold(say)
y = make_italic(x)

以下是完整的代码

def make_italic(func):
    def wrapper():
        return '<i>'+func()+'</i>'
    return wrapper


def make_bold(func):
    def wrapper():
        return '<b>'+func()+'</b>'
    return wrapper


@make_italic
@make_bold
def say():
    return "Hello"


if __name__ == '__main__':
    # x = make_bold(say) When you wrap say with make_bold decorator
    # y = make_italic(x) When you also add make_italic as part of chaining
    # print(y())
    print(say())

上述代码将返回

<i><b>Hello</b></i>

希望这有帮助

我如何在Python中制作两个装饰器来完成以下操作？

调用时需要以下函数：

@马克博尔德@使倾斜def say（）：return“您好”

要返回：

<b><i> 你好</i></b>

简单的解决方案

为了最简单地做到这一点，请制作返回lambdas（匿名函数）的装饰器，这些函数在函数（闭包）上关闭并调用它：

def makeitalic(fn):
    return lambda: '<i>' + fn() + '</i>'

def makebold(fn):
    return lambda: '<b>' + fn() + '</b>'

现在根据需要使用它们：

@makebold
@makeitalic
def say():
    return 'Hello'

现在：

>>> say()
'<b><i>Hello</i></b>'

简单解决方案的问题

但我们似乎几乎失去了最初的功能。

>>> say
<function <lambda> at 0x4ACFA070>

要找到它，我们需要深入研究每个lambda的闭包，其中一个被另一个所掩埋：

>>> say.__closure__[0].cell_contents
<function <lambda> at 0x4ACFA030>
>>> say.__closure__[0].cell_contents.__closure__[0].cell_contents
<function say at 0x4ACFA730>

因此，如果我们将文档放在这个函数上，或者希望能够修饰包含多个参数的函数，或者我们只是想知道在调试会话中看到的是什么函数，那么我们需要对包装器做更多的工作。

全功能解决方案-克服大多数这些问题

我们在标准库中有来自functools模块的修饰符包装！

from functools import wraps

def makeitalic(fn):
    # must assign/update attributes from wrapped function to wrapper
    # __module__, __name__, __doc__, and __dict__ by default
    @wraps(fn) # explicitly give function whose attributes it is applying
    def wrapped(*args, **kwargs):
        return '<i>' + fn(*args, **kwargs) + '</i>'
    return wrapped

def makebold(fn):
    @wraps(fn)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        return '<b>' + fn(*args, **kwargs) + '</b>'
    return wrapped

不幸的是，仍然有一些样板，但这是我们所能做到的最简单的。

在Python3中，默认情况下还会分配__qualiname__和__annotations__。

现在：

@makebold
@makeitalic
def say():
    """This function returns a bolded, italicized 'hello'"""
    return 'Hello'

现在：

>>> say
<function say at 0x14BB8F70>
>>> help(say)
Help on function say in module __main__:

say(*args, **kwargs)
    This function returns a bolded, italicized 'hello'

结论

所以我们看到，包装使包装函数几乎可以做所有的事情，除了告诉我们该函数将什么作为参数。

还有其他模块可以尝试解决这个问题，但标准库中还没有解决方案。

或者，您可以编写一个工厂函数，该函数返回一个装饰器，该装饰器将装饰函数的返回值包装在传递给工厂函数的标记中。例如：

from functools import wraps

def wrap_in_tag(tag):
    def factory(func):
        @wraps(func)
        def decorator():
            return '<%(tag)s>%(rv)s</%(tag)s>' % (
                {'tag': tag, 'rv': func()})
        return decorator
    return factory

这使您能够编写：

@wrap_in_tag('b')
@wrap_in_tag('i')
def say():
    return 'hello'

or

makebold = wrap_in_tag('b')
makeitalic = wrap_in_tag('i')

@makebold
@makeitalic
def say():
    return 'hello'

就我个人而言，我会用不同的方式来编写装饰器：

from functools import wraps

def wrap_in_tag(tag):
    def factory(func):
        @wraps(func)
        def decorator(val):
            return func('<%(tag)s>%(val)s</%(tag)s>' %
                        {'tag': tag, 'val': val})
        return decorator
    return factory

这将产生：

@wrap_in_tag('b')
@wrap_in_tag('i')
def say(val):
    return val
say('hello')

不要忘了decorator语法是一种简写的构造：

say = wrap_in_tag('b')(wrap_in_tag('i')(say)))

Python装饰器为另一个函数添加了额外的功能

斜体装饰符可以如下所示

def makeitalic(fn):
    def newFunc():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return newFunc

注意，函数是在函数内部定义的。它基本上是用新定义的函数替换函数。例如，我有这门课

class foo:
    def bar(self):
        print "hi"
    def foobar(self):
        print "hi again"

现在，我希望两个函数在完成后和完成前都打印“---”。我可以在每个打印语句前后添加一个打印“---”。但因为我不喜欢重复自己，我会做一个装饰师

def addDashes(fn): # notice it takes a function as an argument
    def newFunction(self): # define a new function
        print "---"
        fn(self) # call the original function
        print "---"
    return newFunction
    # Return the newly defined function - it will "replace" the original

所以现在我可以把我的班级改成

class foo:
    @addDashes
    def bar(self):
        print "hi"

    @addDashes
    def foobar(self):
        print "hi again"

有关装饰器的详细信息，请查看http://www.ibm.com/developerworks/linux/library/l-cpdecor.html

下面有make_bold（）和make_italic（）：

def make_bold(func):
    def core(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        return "<b>" + result + "</b>"
    return core

def make_italic(func):
    def core(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        return "<i>" + result + "</i>"
    return core

您可以使用say（）将它们用作装饰器，如下所示：

@make_bold
@make_italic
def say():
   return "Hello"

print(say())

输出：

<b><i>Hello</i></b>

当然，您可以直接使用make_bold（）和make_italic（）而不使用修饰符，如下所示：

def say():
    return "Hello"
    
f1 = make_italic(say)
f2 = make_bold(f1)
result = f2()
print(result)

简而言之：

def say():
    return "Hello"
    
result = make_bold(make_italic(say))()
print(result)

输出：

<b><i>Hello</i></b>