用Python中的decorators动态创建方法

Question

这很难。我不仅想动态地创建方法，还想将decorator与它们关联起来。这就是我试过的

import inspect
import types

class Dynamo(object):
    pass

def call_me_dec(func):
    print 'I am here'
    return func

def add_dynamo(cls,i):
    # @call_me_dec
    def innerdynamo(self):
        print "in dynamo %d" % i
        return i

    innerdynamo.__doc__ = "docstring for dynamo%d" % i
    innerdynamo.__name__ = "dynamo%d" % i
    setattr(cls, innerdynamo.__name__, innerdynamo)

def add_decorators(cls):
    for name, fn in inspect.getmembers(cls):
        if isinstance(fn, types.UnboundMethodType):
            setattr(cls, name, call_me_dec(fn))

for i in range(2):
    add_dynamo(Dynamo, i)

add_decorators(Dynamo)

d=Dynamo()
d.dynamo0()
d.dynamo1()

输出为：

^{2}$

预期产量：

    I am here
    in dynamo 0
    I am here
    in dynamo 1

请解释为什么会发生这种情况，我如何才能得到预期的结果？在

Answer 1

您看到的是因为decorator代码是在创建修饰函数时调用的，而不是在调用函数时调用的。如果您想让代码在调用时运行，您需要让decorator返回一个调用decorated方法的可调用（通常是闭包）。例如：

def call_me_dec(func):
    print 'Decorating %s' % func
    def func_wrapper(*args, **kwargs):
        print 'Calling %s' % func
        return func(*args, **kwargs)
    return func_wrapper

Decorator语法只是语法上的糖。记住：

^{pr2}$

相当于

@deco
def func():
    pass

不管是哪种方式，都会在本地命名空间中得到func标签，引用从显式定义为deco传递func返回的对象。Decorator语法捆绑了一些额外的检查（比如确保与deco之间的输入和输出始终是可调用的），但是基本上，如果在示例1中某个东西能够以给定的方式工作，那么在示例2中它将以这种方式工作。在