轻量级AOP框架-移植python的装饰器(Decorator)到C#(思考篇)
2010-01-08 00:00:00 来源:WEB开发网一. 从Python说起
Python是一门强大的语言,它包含了很多神奇的技巧,作为一门动态语言,天生的优势使得很多特性让静态语言难以达到。今天我们展示的就是Python中一个很有用特性:“Decorator”,中文可以译作“装饰器”,那么,Decorator是什么?
在Dr.Dobb’s的文章中有这样一段描述“Decorators are Python objects that can register,annotate,and/or wrap a Python function or object.”。
具体来说,Decorator就是一个对函数的封装,它可以让你不改变函数本身的情况下对函数的执行进行干预,比如在执行前进行权限认证,日志记录,甚至修改传入参数,或者在执行后对返回结果进行预处理,甚至可以截断函数的执行等等。
看到定义是不是有一定的熟悉感,没错,本质上来说,它就是我们常说的面向方面编程(Aspect-Oriented Programming),简称AOP,相信大家对AOP也是如雷贯耳了,由于动态语言本身上的优势,使得这类技术在动态语言平台上是如鱼得水。
二. Decorator在Python下的例子
看了很多很玄乎的概念,下面用一个简单的Python例子来具体说明如何进行Decorator编程。
01 def logger(name):
02 def loggerWrapper(fun):
03 def logging(self):
04 print "User is %s." % name
05 print "Start Logging"
06 result = fun(self)
07 print "End Logging."
08 return result
09 return logging
10 return loggerWrapper
11
12 def debugger(name):
13 def debuggerWrapper(fun):
14 def debugging(self):
15 print "Debug %s" % name
16 print "Start Debug"
17 result = fun(self)
18 print "End Debug"
19 return result
20 return debugging
21 return debuggerWrapper
22
23 class MyClass():
24 @logger("Leven")
25 @debugger("test")
26 def Test(self):
27 print("function MyClass::Test called.")
28 return "I am Reuslt."
29
30
31 if __name__ == "__main__":
32 mc = MyClass()
33 print "Result:%s" % mc.Test()
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