#一、无参数

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

# log 函数定义
# def log(f):
#     def fn(x):
#         print 'call '+ f.__name__ +'()...'#双下划线
#         return f(x)
#     return fn

# 要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用：

def log(f):
    def fn(*args, **kw):
        print 'call ' + f.__name__ + '()...'
        return f(*args, **kw)
    return fn
@log
def factorial(n):
    return reduce(lambda x,y:x*y,range(1,n+1))
print factorial(10)

@log
def add(x,y):
    return x+y
print add(2,4)

#请编写一个@performance，它可以打印出函数调用的时间。
import  time

def performance(f):
    def fn(*args,**kwargs):
        print 'call '+f.__name__+'()... at '+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))
        return f(*args,**kwargs)
    return fn
@performance
def factorial(n):
    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))

print factorial(10)

#二、带参数

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

#python中编写带参数decorator
import time
import functools
def performance(unit):
    def perf_decorator(f):
        @functools.wraps(f)
        def wrapper(*args, **kw):
            t1 = time.time()
            r = f(*args, **kw)
            t2 = time.time()
            t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1)
            print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit)
            return r
        return wrapper
    return perf_decorator

@performance('ms')
def factorial(n):
    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)
print factorial.__name__