## 問題 你想定義一個可以接受參數的裝飾器 ## 解決方案 我們用一個例子詳細闡述下接受參數的處理過程。假設你想寫一個裝飾器，給函數添加日志功能，當時允許用戶指定日志的級別和其他的選項。下面是這個裝飾器的定義和使用示例： from functools import wraps import logging def logged(level, name=None, message=None): """ Add logging to a function. level is the logging level, name is the logger name, and message is the log message. If name and message aren't specified, they default to the function's module and name. """ def decorate(func): logname = name if name else func.__module__ log = logging.getLogger(logname) logmsg = message if message else func.__name__ @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): log.log(level, logmsg) return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorate # Example use @logged(logging.DEBUG) def add(x, y): return x + y @logged(logging.CRITICAL, 'example') def spam(): print('Spam!') 初看起來，這種實現看上去很復雜，但是核心思想很簡單。最外層的函數 `logged()` 接受參數并將它們作用在內部的裝飾器函數上面。內層的函數 `decorate()` 接受一個函數作為參數，然后在函數上面放置一個包裝器。這里的關鍵點是包裝器是可以使用傳遞給 `logged()` 的參數的。 ## 討論 定義一個接受參數的包裝器看上去比較復雜主要是因為底層的調用序列。特別的，如果你有下面這個代碼： @decorator(x, y, z) def func(a, b): pass 裝飾器處理過程跟下面的調用是等效的; def func(a, b): pass func = decorator(x, y, z)(func) `decorator(x, y, z)` 的返回結果必須是一個可調用對象，它接受一個函數作為參數并包裝它，可以參考9.7小節中另外一個可接受參數的包裝器例子。