最近學到了一個有趣的裝飾器寫法，就記錄一下。

裝飾器是一個返回函數的函數。寫一個裝飾器，除了最常見的在函數中定義函數以外，Python還允許使用類來定義一個裝飾器。

1、用類寫裝飾器

下面用常見的寫法實現了一個緩存裝飾器。

def cache(func):  data = {}  def wrapper(*args, **kwargs):    key = f'{func.__name__}-{str(args)}-{str(kwargs)})'    if key in data:      result = data.get(key)      print('cached')    else:      result = func(*args, **kwargs)      data[key] = result      print('calculated')    return result  return wrapper

看看緩存的效果。

@cachedef rectangle_area(length, width):  return length * widthrectangle_area(2, 3)# calculated# 6rectangle_area(2, 3)# cached# 6

裝飾器的@cache是一個語法糖，相當于func = cache(func)，如果這里的cache不是一個函數，而是一個類又會怎樣呢？定義一個類class Cache， 那么調用func = Cache(func)會得到一個對象，這時返回的func其實是Cache的對象。定義__call__方法可以將類的實例變成可調用對象，可以像調用函數一樣調用對象。然后在__call__方法里調用原本的func函數就能實現裝飾器了。所以Cache類也能當作裝飾器使用，并且能以@Cache的形式使用。

接下來把cache函數改寫為Cache類：

class Cache:  def __init__(self, func):    self.func = func    self.data = {}  def __call__(self, *args, **kwargs):    func = self.func    data = self.data    key = f'{func.__name__}-{str(args)}-{str(kwargs)})'    if key in data:      result = data.get(key)      print('cached')    else:      result = func(*args, **kwargs)      data[key] = result      print('calculated')    return result

再看看緩存結果，效果一樣。

@Cachedef rectangle_area(length, width):  return length * widthrectangle_area(2, 3)# calculated# 6rectangle_area(2, 3)# cached# 6

2、裝飾類的方法

裝飾器不止能裝飾函數，也經常用來裝飾類的方法，但是我發現用類寫的裝飾器不能直接用在裝飾類的方法上。（有點繞…）

先看看函數寫的裝飾器如何裝飾類的方法。

class Rectangle:  def __init__(self, length, width):    self.length = length    self.width = width  @cache  def area(self):    return self.length * self.widthr = Rectangle(2, 3)r.area()# calculated# 6r.area()# cached# 6

但是如果直接換成Cache類會報錯，這個錯誤的原因是area被裝飾后變成了類的一個屬性，而不是方法。

class Rectangle:  def __init__(self, length, width):    self.length = length    self.width = width  @Cache  def area(self):    return self.length * self.widthr = Rectangle(2, 3)r.area()# TypeError: area() missing 1 required positional argument: 'self'Rectangle.area# <__main__.Cache object at 0x0000012D8E7A6D30>r.area# <__main__.Cache object at 0x0000012D8E7A6D30>