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【Python】浅谈装饰器 2017-05-01 19:11:38

分类: Web开发

一 装饰器是什么
   装饰器是一个用于封装函数或者类的代码工具,显式地将封装器作用于函数或者类上,达到程序运行时动态增加功能的目的。对于函数运行前处理常见前置条件(常见的web登陆授权验证),或者在函数执行之后做善后工作(比如异常处理,记录log 等等)。

二 如何使用装饰器
   装饰器本质上就是一个可用接受调用也可以返回调用的高阶函数。该函数以被装饰的函数为参数(还可以加上其他值作为参数)。在装饰器内进行装饰器的逻辑处理,执行被装饰函数,并返回一个装饰过的函数,听起来是不是有点绕,Talk is cheap,show me the code . 
本文使用函数now 和函数add作为例子,
  1. import datetime
  2. def now():
  3.     print 'now is ', datetime.datetime.today()
  4. def add(x, y):
  5.     ret = x + y
  6.     print '{x} + {y} = {retval}'.format(x=x,y=y,retval=ret)
2.1 装饰器语法
   有两种方式显示调用装饰器的方法。
   方法一:func = deco(func)
   方法二:Python 2.5之后 为装饰器引入了特殊的语法 @ --语法糖,在装饰器名称前使用@ 符号,添加在被装饰的函数定义之前。 
  1. @deco
  2.    def now():
  3.        print 'now is ', datetime.datetime.today()
  4.    # 调用now
  5.    now()
本文将从 参数这个角度来由浅入深介绍装饰器,函数有不带参数和带参数的两种情况,装饰器也有带参数和不带参数的两种情况,装饰器对处理带参数和不带参数的情况也会有锁不同。
2.2 不带参数的情况
  我们需要在调用函数 now 之前和之后加上调用记录。
  1. def deco(func):
  2.     print 'begin call %s():' % (func.__name__)
  3.     func()
  4.     print 'end call %s():' % (func.__name__)
  5.     return func #装饰器的参数是被装饰的函数对象,返回原函数的对象。
  1. yangyiDBA:test yangyi$ python 1.py
  2. begin call now():
  3. now is 2017-05-01 14:40:57.309836
  4. end call now():
  5. now is 2017-05-01 14:40:57.309868
但是从上面的例子看 结果输出了两次now 时间,明显不符合我们的要求,因为装饰器必须返回被调用函数,return func的时候发生了第二次。后面我们会解决这个问题。
2.3 带参数的情况,因为函数的参数个数是不确定的 ,我们需要借助(*args, **kwargs),自动适应变参和命名参数。
  1. #!/usr/bin/env python
  2. # coding:utf-8
  3. import datetime
  4. import functools
  5. def deco(func):
  6.     @functools.wraps(func) #
  7.     def wrapper(*args, **kw):
  8.         print 'begin call %s():' % (func.__name__)
  9.         result=func(*args, **kw) # 如果函数无返回值 ,可以直接使用func(*args, **kw)
  10.         print 'end call %s():' % (func.__name__)
  11.         return result #这里 result 是为了func 有返回值,
  12.     return wrapper
  13. @deco
  14. def add(x, y):
  15.     ret = x + y
  16.     print '{x} + {y} = {retval}'.format(x=x,y=y,retval=ret)
  17. @deco
  18. def now():
  19.     print 'now is ', datetime.datetime.today()
  20. add(2,5)
  21. now()
上面的装饰器做了如下事情
1 函数func作为参数传给 deco()。
2 functool.wraps 将func 的属性复制给 warper。
3 执行函数func前后执行某些动作。
4 返回结果。
5 返回wrapper 函数对象。
这里特别说明functool.wraps的作用,由于装饰器导致解释器认为函数本身发生了改变,在某些情况下可能会导致一些问题。Python通过functool.wraps解决了这个问题:
在编写装饰器时,在实现前加入 @functools.wraps(func) 可以保证装饰器不会对被装饰函数造成影响。
特别说明其他要使用装饰器的时候会有其他的写法 比如直接返回被装饰的函数。
  1. def deco(func):
  2.     @functools.wraps(func) #
  3.     def wrapper(*args, **kw):
  4.         print 'begin call %s():' % (func.__name__)
  5.         return func(*args, **kw)
  6.     return wrapper
输出
  1. yangyiDBA:test yangyi$ python 1.py
  2. begin call add():
  3. 2 + 5 = 7
  4. end call add():
  5. begin call now():
  6. now is 2017-05-01 15:20:51.597859
  7. end call now():
2.4 带参数的装饰器 
如果装饰器本身传入参数,就需要编写一个返回decorator的高阶函数,写出来会更复杂。比如,要自定义log的文本:
  1. #!/usr/bin/env python
  2. # coding:utf-8
  3. import datetime
  4. import functools
  5. def deco(text):
  6.     def _deco(func):
  7.         def wrapper(*args, **kw):
  8.             print '%s, begin call %s():' % (text,func.__name__)
  9.             result=func(*args, **kw) # 如果函数无返回值 ,可以直接使用func(*args, **kw)
  10.             print '%s, end call %s():' % (text,func.__name__)
  11.             return result #这里 result 是为了func 有返回值,
  12.         return wrapper
  13.     return _deco
  14. @deco
  15. def add(x, y):
  16.     ret = x + y
  17.     print '{x} + {y} = {retval}'.format(x=x,y=y,retval=ret)
  18. @deco
  19. def now():
  20.     print 'now is ', datetime.datetime.today()
  21. add(2,5)
  22. now()
测试结果:
  1. yangyiDBA:test yangyi$ python 2.py
  2. yangyi, begin call add():
  3. 2 + 5 = 7
  4. yangyi, end call add():

  5. youzan, begin call now():
  6. now is 2017-05-01 18:47:54.728296
  7. youzan, end call now():
2.5 Python内置装饰器
在Python中有三个内置的装饰器,都是跟class相关的:staticmethod、classmethod 和property。
staticmethod 是类静态方法,其跟成员方法的区别是没有 self 参数,并且可以在类不进行实例化的情况下调用
classmethod  与成员方法的区别在于所接收的第一个参数不是 self (类实例的指针),而是cls(当前类的具体类型)
property 是属性的意思,表示可以通过通过类实例直接访问的信息

2.6 跨文件调用,因为装饰器本质是一个函数。在工程实现里我们可以通过创建一个公用的decorator,作为基础装饰器供其他函数调用。
 
三 小结
   Python一切皆对象,函数也是,也可以赋值给其他变量,理解这点再去理解装饰器就容易多了。刚刚研究装饰器,总结的可能比较浅显,想要深入学习装饰器的可以看看下面的 参考文章。

四 参考文章
1 《Python高级编程》 第一章装饰器
2 《装饰器
3  Python装饰器学习(九步入门) 
4  《详解Python的装饰器》
阅读(1913) | 评论(0) | 转发(0) |
给主人留下些什么吧!~~

wffeige2017-05-05 12:16:16

就服你 !!

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