mysql innodb备份恢复和主从复制 xtrabackup工具的使用

装饰器
由于函数也是一个对象，而且函数对象可以赋值给变量，所以，通过变量也可以调用该函数。
>>>def now():
print('2016-1-14')
>>>f =now
>>>f()
函数对象有一个_name_属性，你可以拿到函数的名字：
>>>now.__name__

'now'
>>>f.__name__

'now'
现在加入我们想要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为装饰器(Decorator)。

本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印的decorator，可以定义如下：
def log(func):
def wrapper(*args,**kw):
print('call %s():',% func.__name__)
return func(*args,**kw)

return wrapper

观察上面的log，因为它是一个decorator，所以接收一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python中的@语法，把decorator置于函数的定义处：
@log
def now():
print('2016-1-14')
调用now()函数时，
>>>now()
call now():
2016-1-14
把@log放在now()函数的定义处，相当于执行了log(now)

由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以原来的now()函数依然存在。只是现在的同名now指向了新函数。于是调用now()执行的新的函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。

如果decorator函数本身需要传入函数，那就需要编写一个返回decorator函数的高阶函数了，写出来更复杂， 比如，要自定义log文本：
def log(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args,**kw): print('%s %s():',% ( text ,func.__name__)) return func(*args,**kw)
return wrapper return deocrator
这个3层嵌套的decorator用法如下：
@log('execute')
def now():
print('2016-1-14')
执行结果：
>>>now()
execute now():
2016-1-14

3层嵌套的效果是这样的：
>>>now =log('execute')(now)
我们剖析下上面的语句，授限制性log('execute')，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是now()函数，返回值最终是wrapper()函数。
以上两种decorator的定义都没有问题，但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象，它有__name__属性，但是你去看经过装饰函数后的函数，__name__属性已从原来的'now'，变成了'wrapper'。

因为返回的那个函数的名字就是'wrapper'，所以需要把原始的__name__属性复制到wrapper()函数中，否则，有些依赖函数签名会报错。

不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码，Python中内置的functools.wraps就是干这个事的。所以，一个完整的docorator的写法如下：
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args,**kw)

return wrapper
或者针对带参数的decorator:
import functools

def log(text):
def decorator(func):

@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kw):
print('%s %s():'% (text,func.__name__))
return wrapper
return decorator
import functools是导入functools模块。模块的概念稍后再讲。现在，只要记住在定义wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)即可。

小结：
在面向对象(OOP)的设计模式中，decorator被称为装饰模式，OOP的装饰模式需要通过继承和组合实现，而Python除了能支持OOP的decorator外，直接从语法层次支持decorator。Python的decorator可以用函数实现，也可以用类实现。
请编写一个decorator，能在函数调用前后打印‘begin call’和‘end call’的日志。

再思考一下能否解出一个@log的decorator，使它即支持：
@log
def f():
pass
又支持：
@log('execute')
def f():
pass