这个装饰器会把你传入的参数送给目标函数然后直接执行。
@call(5)
def table(n):
value = []
for i in range(n):
value.append(i*i)
return value
print len(table), table[3] # 5 9
@call()装饰器适用于任何函数，你传入的参数会被直接使用然后结果赋值给同名函数。这样避免了你重新定义一个变量来存储结果。
@list 装饰器
假如你有一个这样一个生成器函数。
def table(n):
for i in range(n):
yield i
当你要生成n=5的序列时，可以直接调用。
table = table(5)
print table # <generator object table at 0x027DAC10>
使用上节提到的@call()装饰器，也能得到一样的结果。
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@call(5)
def table(n):
for i in range(n):
yield i
print table # <generator object table at 0x0340AC10>
你还可以直接将其转换成列表。（使用list(generator_object)函数）
@list
@call(5)
def table(n):
for i in range(n):
yield i
print table # [0, 1, 2, 3, 4]
相信不少同学第一次看到这个用法应该是懵逼的。这等同于列表表达式，但是可读性也许差了不少。例子本身只是演示了装饰器的一种用法，但不是推荐你就这样使用装饰器。你这样用也许会被其他同事拖到墙角里打死。
类装饰器
在Python 2.6以前，还不支持类装饰器。也就是说，你不能使用这样的写法。
@decorator
class MyClass(object):
pass
你必须这样写：
class MyClass(object):
pass
MyClass = decorator(MyClass)
也就是说，@语法对类是做了特殊处理的，类不一定是一个callable对象（尽管它有构造函数），但是也允许使用装饰器。那么基于以上语法，你觉得类装饰器能实现什么功能呢？
举一个例子，ptest中的@TestClass()用于声明一个测试类，其源代码大致如此。
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def TestClass(enabled=True, run_mode="singleline"):
def tracer(cls):
cls.pd_type ='test'
cls.enabled = enabled
cls.run_mode = run_mode.lower()
return cls
return tracer
当我们在写一个测试类时，发生了什么？
@TestClass()
class TestCases(object):
your test case ...
print TestCases.dict # {'module': 'main', 'enabled': True, 'pd_type': 'test', 'run_mode': 'singleline', ...}
居然装饰器的参数全都变成了变成这个类的属性，好神奇！我们把语法糖一一展开。
class TestCases(object):
pass
decorator = TestClass()
print decorator # <function tracer at 0x033128F0>
TestCases = decorator(TestCases)
print TestCases # <class 'main.TestCases'>
print TestCases.dict # {'module': 'main', 'enabled': True, 'pd_type': 'test', 'run_mode': 'singleline', ...}
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