有时候，我们希望像 Java 一样支持 getters 和 setters 的方法，这时候就可以使用 property 修饰符：

In [3]:

class Foo(object):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    @property
    def x(self):
        return self.data
此时可以使用 .x 这个属性查看数据（不需要加上括号）：
In [4]:
foo = Foo(23)
foo.x
Out[4]:
这样做的好处在于，这个属性是只读的：
In [5]:
foo.x = 1
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-e5e7e6c675ef> in <module>()
----> 1  foo.x = 1
AttributeError: can't set attribute
如果想让它变成可读写，可以加上一个修饰符 @x.setter：
In [6]:
class Foo(object):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    @property
    def x(self):
        return self.data
    @x.setter
    def x(self, value):
        self.data = value
In [7]:
foo = Foo(23)
print foo.x
可以通过属性改变它的值：
In [8]:
foo.x = 1
print foo.x
Numpy 的 @vectorize 修饰符
numpy 的 vectorize 函数讲一个函数转换为 ufunc，事实上它也是一个修饰符：
In [9]:
from numpy import vectorize, arange
@vectorize
def f(x):
    if x <= 0:
        return x
    else:
        return 0
f(arange(-10.0,10.0))
Out[9]:
array([-10.,  -9.,  -8.,  -7.,  -6.,  -5.,  -4.,  -3.,  -2.,  -1.,   0.,
         0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.])
注册一个函数
来看这样的一个例子，定义一个类：
In [10]:
class Registry(object):
    def __init__(self):
        self._data = {}
    def register(self, f, name=None):
        if name == None:
            name = f.__name__
        self._data[name] = f
        setattr(self, name, f)
register 方法接受一个函数，将这个函数名作为属性注册到对象中。
产生该类的一个对象：
In [11]:
registry = Registry()
使用该对象的 register 方法作为修饰符：
In [12]:
@registry.register
def greeting():
    print "hello world"
这样这个函数就被注册到 registry 这个对象中去了：
In [13]:
registry._data
Out[13]:
{'greeting': <function __main__.greeting>}
In [14]:
registry.greeting
Out[14]:
<function __main__.greeting>
flask ，一个常用的网络应用，处理 url 的机制跟这个类似。
使用 @wraps
一个通常的问题在于：
In [15]:
def logging_call(f):
    def wrapper(*a, **kw):
        print 'calling {}'.format(f.__name__)
        return f(*a, **kw)
    return wrapper
@logging_call
def square(x):
 square function.
    return x ** 2
print square.__doc__, square.__name__
None wrapper
我们使用修饰符之后，square 的 metadata 完全丢失了，返回的函数名与函数的 docstring 都不对。
一个解决的方法是从 functools 模块导入 wraps 修饰符来修饰我们的修饰符：
In [16]:
import functools
def logging_call(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*a, **kw):
        print 'calling {}'.format(f.__name__)
        return f(*a, **kw)
    return wrapper
@logging_call
def square(x):
 square function.
    return x ** 2
print square.__doc__, square.__name__
    square function.
     square
现在这个问题解决了，所以在自定义修饰符方法的时候为了避免出现不必要的麻烦，尽量使用 wraps 来修饰修饰符！
Class 修饰符
与函数修饰符类似，类修饰符是这样一类函数，接受一个类作为参数，通常返回一个新的类。
  
我们一直在努力

  
apachecn/AiLearning