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      Python裝飾器詳細(xì)介紹

      裝飾器本質(zhì)上是一個(gè)Python函數(shù),它可以讓其他函數(shù)在不需要做任何代碼變動(dòng)的前提下增加額外功能,裝飾器的返回值也是一個(gè)函數(shù)對(duì)象.

      Python裝飾器詳細(xì)介紹

      經(jīng)常用于有切面需求的場(chǎng)景,比如:插入日志、性能測(cè)試、事務(wù)處理、緩存、權(quán)限校驗(yàn)等場(chǎng)景。裝飾器是解決這類問(wèn)題的絕佳設(shè)計(jì),有了裝飾器,我們就可以抽離出大量與函數(shù)功能本身無(wú)關(guān)的雷同代碼并繼續(xù)重用。

      先來(lái)看一個(gè)簡(jiǎn)單例子:

      def now():     print('2017_7_29')

      現(xiàn)在有一個(gè)新的需求,希望可以記錄下函數(shù)的執(zhí)行日志,于是在代碼中添加日志代碼:

      def now():     print('2017_7_29')     logging.warn("running")

      假設(shè)有類似的多個(gè)需求,怎么做?再寫一個(gè)logging在now函數(shù)里?這樣就造成大量雷同的代碼,為了減少重復(fù)寫代碼,我們可以這樣做,重新定義一個(gè)函數(shù):專門處理日志 ,日志處理完之后再執(zhí)行真正的業(yè)務(wù)代碼.

      def use_logging(func):          logging.warn("%s is running" % func.__name__)          func()   def now():          print('2017_7_29')     use_logging(now)

      在實(shí)現(xiàn),邏輯上不難, 但是這樣的話,我們每次都要將一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)傳遞給日志函數(shù)。而且這種方式已經(jīng)破壞了原有的代碼邏輯結(jié)構(gòu),之前執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯時(shí),執(zhí)行運(yùn)行now(),但是現(xiàn)在不得不改成use_logging(now)。

      那么有沒(méi)有更好的方式的呢?當(dāng)然有,答案就是裝飾器。

      首先要明白函數(shù)也是一個(gè)對(duì)象,而且函數(shù)對(duì)象可以被賦值給變量,所以,通過(guò)變量也能調(diào)用該函數(shù)。例如:

      (=

      簡(jiǎn)單裝飾器

      本質(zhì)上,decorator就是一個(gè)返回函數(shù)的高階函數(shù)。所以,我們要定義一個(gè)能打印日志的decorator,可以定義如下:

      def log(func):     def wrapper(*args,**kw):         print('call %s():'%func.__name__)         return func(*args,**kw)     return wrapper # 由于log()是一個(gè)decorator,返回一個(gè)函數(shù),所以,原來(lái)的now()函數(shù)仍然存在, # 只是現(xiàn)在同名的now變量指向了新的函數(shù),于是調(diào)用now()將執(zhí)行新函數(shù),即在log()函數(shù)中返回的wrapper()函數(shù)。 # wrapper()函數(shù)的參數(shù)定義是(*args, **kw),因此,wrapper()函數(shù)可以接受任意參數(shù)的調(diào)用。 # 在wrapper()函數(shù)內(nèi),首先打印日志,再緊接著調(diào)用原始函數(shù)。

      上面的log,因?yàn)樗且粋€(gè)decorator,所以接受一個(gè)函數(shù)作為參數(shù),并返回一個(gè)函數(shù).現(xiàn)在執(zhí)行:

      now = log(now) now()

      輸出結(jié)果: call now(): 2017_7_28

      函數(shù)log就是裝飾器,它把執(zhí)行真正業(yè)務(wù)方法的func包裹在函數(shù)里面,看起來(lái)像now被log裝飾了。在這個(gè)例子中,函數(shù)進(jìn)入時(shí) ,被稱為一個(gè)橫切面(Aspect),這種編程方式被稱為面向切面的編程(Aspect-Oriented Programming)。

      使用語(yǔ)法糖:

      @logdef now():     print('2017_7_28')

      @符號(hào)是裝飾器的語(yǔ)法糖,在定義函數(shù)的時(shí)候使用,避免再一次賦值操作

      這樣我們就可以省去now = log(now)這一句了,直接調(diào)用now()即可得到想要的結(jié)果。如果我們有其他的類似函數(shù),我們可以繼續(xù)調(diào)用裝飾器來(lái)修飾函數(shù),而不用重復(fù)修改函數(shù)或者增加新的封裝。這樣,我們就提高了程序的可重復(fù)利用性,并增加了程序的可讀性。

      裝飾器在Python使用如此方便都要?dú)w因于Python的函數(shù)能像普通的對(duì)象一樣能作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù),可以被賦值給其他變量,可以作為返回值,可以被定義在另外一個(gè)函數(shù)內(nèi)。

      帶參數(shù)的裝飾器:

      如果decorator本身需要傳入?yún)?shù),那就需要編寫一個(gè)返回decorator的高階函數(shù),寫出來(lái)會(huì)復(fù)雜一點(diǎn)。比如,要自定義log的文本: 

      def log(text):     def decorator(func):             def wrapper(*args,**kw):                         print('%s %s()'%(text,func.__name__))                         return func(*args,**kw)                     return wrapper          return decorator

      這個(gè)3層嵌套的decorator用法如下:

      @log(() now()

      等價(jià)于

      now = log('goal')(now)
      # 首先執(zhí)行l(wèi)og('execute'),返回的是decorator函數(shù),再調(diào)用返回的函數(shù),參數(shù)是now函數(shù),返回值最終是wrapper函數(shù)
      now()

      因?yàn)槲覀冎v了函數(shù)也是對(duì)象,它有__name__等屬性,但你去看經(jīng)過(guò)decorator裝飾之后的函數(shù),它們的__name__已經(jīng)從原來(lái)的'now'變成了'wrapper'

      print(now.__name__)# wrapper

      因?yàn)榉祷氐哪莻€(gè)wrapper()函數(shù)名字就是'wrapper',所以,需要把原始函數(shù)的__name__等屬性復(fù)制到wrapper()函數(shù)中,否則,有些依賴函數(shù)簽名的代碼執(zhí)行就會(huì)出錯(cuò)。

      不需要編寫wrapper.__name__ = func.__name__這樣的代碼,Python內(nèi)置的functools.wraps就是干這個(gè)事的,所以,一個(gè)完整的decorator的寫法如下:

      import functools  def log(func):     @functools.wraps(func)     def wrapper(*args, **kw):         print('call %s():' % func.__name__)         return func(*args, **kw)     return wrapper

      import functools  def log(text):     def decorator(func):         @functools.wraps(func)         def wrapper(*args, **kw):             print('%s %s():' % (text, func.__name__))             return func(*args, **kw)         return wrapper     return decorator

      類裝飾器:

      再來(lái)看看類裝飾器,相比函數(shù)裝飾器,類裝飾器具有靈活度大、高內(nèi)聚、封裝性等優(yōu)點(diǎn)。使用類裝飾器還可以依靠類內(nèi)部的__call__方法,當(dāng)使用 @ 形式將裝飾器附加到函數(shù)上時(shí),就會(huì)調(diào)用此方法

      import time  class Foo(object):          def __init__(self, func):              self._func = func            def __call__(self):              print ('class decorator runing')              self._func()              print ('class decorator ending')    @Foo  def now():          print (time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time())))        now()

      總結(jié):

      概括的講,裝飾器的作用就是為已經(jīng)存在的對(duì)象添加額外的功能?! ?/p>

      同時(shí)在面向?qū)ο螅∣OP)的設(shè)計(jì)模式中,decorator被稱為裝飾模式。OOP的裝飾模式需要通過(guò)繼承和組合來(lái)實(shí)現(xiàn),而Python除了能支持OOP的decorator外,直接從語(yǔ)法層次支持decorator。Python的decorator可以用函數(shù)實(shí)現(xiàn),也可以用類實(shí)現(xiàn)。

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