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这很难。我不仅想动态创建方法，还想将装饰器与它们关联起来。这是我尝试过的

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()

输出是：

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

预期输出：

    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以及如何获得所需的结果？

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1 回答 1

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您会看到，因为装饰器代码是在创建装饰函数时调用的，而不是在调用函数时调用的。如果你想让代码在调用时运行，你需要让装饰器返回一个调用被装饰方法的可调用对象（通常是一个闭包）。前任：

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

装饰器语法只是语法糖。记住：

def func():
    pass
func = deco(func)

相当于

@deco
def func():
    pass

无论哪种方式，您最终都会func得到本地命名空间中的标签，该标签引用从func明确定义的传递到deco. 装饰器语法捆绑了一些额外的检查（例如确保输入和输出deco始终是可调用的），但基本上，如果某些东西在示例 1 中以给定的方式工作，那么它将在示例 2 中以这种方式工作。

于 2012-09-11T22:17:31.333 回答