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python 裝飾器的使用與要點

一、裝飾器使用場景

經(jīng)常用于有切面需求的場景，比如：插入日志、性能測試、事務處理、緩存、權限校驗等場景。裝飾器是解決這類問題的絕佳設計，有了裝飾器，我們就可以抽離出大量與函數(shù)功能本身無關的雷同代碼并繼續(xù)重用。

概括的講，裝飾器的作用就是為已經(jīng)存在的對象添加額外的功能。

二、為什么需要裝飾器

1、先來看一個簡單例子：

def foo():
print('i am foo')

2、增加需求

現(xiàn)在有一個新的需求，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 foo():
    print('i am foo')
    print("foo is running")

3、又有需求

假設現(xiàn)在有100個函數(shù)需要增加這個需求，并且后續(xù)可能還要對這一百個函數(shù)都增加執(zhí)行前打印日志的需求，怎么辦？還一個個改嗎？

當然不了，這樣會造成大量雷同的代碼，為了減少重復寫代碼，我們可以這樣做，重新定義一個函數(shù)：專門處理日志，日志處理完之后再執(zhí)行真正的業(yè)務代碼。

def use_logging(func):
    print("%s is running" % func.__name__)
    func()

def bar():
    print('i am bar')

use_logging(bar)
運行結果:
#bar is running
#i am bar

函數(shù)use_logging就是裝飾器，它把執(zhí)行真正業(yè)務方法的func包裹在函數(shù)里面，看起來像bar被use_logging裝飾了。在這個例子中，函數(shù)進入和退出時，被稱為一個橫切面(Aspect)，這種編程方式被稱為面向切面的編程(Aspect-Oriented Programming)。

通過以上use_logging函數(shù)我們增加了日志功能，不管以后有多少函數(shù)需要增加日志或者修改日志的格式我們只需要修改use_logging函數(shù)，并執(zhí)行use_logging(被裝飾的函數(shù))就達到了我們想要的效果。

def use_logging(func):
    print("%s is running" % func.__name__)
    return func

@use_logging
def bar():
    print('i am bar')

bar()

三、基礎裝飾器入門

1、裝飾器語法糖

python提供了@符號作為裝飾器的語法糖，使我們更方便的應用裝飾函數(shù)；但使用語法糖要求裝飾函數(shù)必須return一個函數(shù)對象。因此我們將上面的func函數(shù)使用內嵌函數(shù)包裹并return。

裝飾器相當于執(zhí)行了裝飾函數(shù)use_loggin后又返回被裝飾函數(shù)bar,因此bar()被調用的時候相當于執(zhí)行了兩個函數(shù)。等價于use_logging(bar)()

def use_logging(func):
    def _deco():
        print("%s is running" % func.__name__)
        func()
    return _deco

@use_logging
def bar():
    print('i am bar')

bar()

2、對帶參數(shù)的函數(shù)進行裝飾

現(xiàn)在我們的參數(shù)需要傳入兩個參數(shù)并計算值，因此我們需要對內層函數(shù)進行改動傳入我們的兩個參數(shù)a和b，等價于use_logging(bar)(1,2)

def use_logging(func):
    def _deco(a,b):
        print("%s is running" % func.__name__)
        func(a,b)
    return _deco

@use_logging
def bar(a,b):
    print('i am bar:%s'%(a+b))

bar(1,2)

我們裝飾的函數(shù)可能參數(shù)的個數(shù)和類型都不一樣，每一次我們都需要對裝飾器做修改嗎？這樣做當然是不科學的，因此我們使用python的變長參數(shù)*args和**kwargs來解決我們的參數(shù)問題。

3、函數(shù)參數(shù)數(shù)量不確定

不帶參數(shù)裝飾器版本，這個格式適用于不帶參數(shù)的裝飾器。

經(jīng)過以下修改，我們已經(jīng)適應了各種長度和類型的參數(shù)。這個版本的裝飾器可以裝飾任意類型的無參數(shù)函數(shù)。

def use_logging(func):
    def _deco(*args,**kwargs):
        print("%s is running" % func.__name__)
        func(*args,**kwargs)
    return _deco

@use_logging
def bar(a,b):
    print('i am bar:%s'%(a+b))
@use_logging
def foo(a,b,c):
    print('i am bar:%s'%(a+b+c))

bar(1,2)
foo(1,2,3)

4、裝飾器帶參數(shù)

帶參數(shù)的裝飾器，這個格式適用于帶參數(shù)的裝飾器。

某些情況我們需要讓裝飾器帶上參數(shù)，那就需要編寫一個返回一個裝飾器的高階函數(shù)，寫出來會更復雜。比如：

#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "TKQ"

def use_logging(level):
    def _deco(func):
        def __deco(*args, **kwargs):
            if level == "warn":
                print "%s is running" % func.__name__
            return func(*args, **kwargs)
        return __deco
    return _deco

@use_logging(level="warn")
def bar(a,b):
    print('i am bar:%s'%(a+b))

bar(1,3)

# 等價于use_logging(level="warn")(bar)(1,3)

5、functools.wraps

使用裝飾器極大地復用了代碼，但是他有一個缺點就是原函數(shù)的元信息不見了，比如函數(shù)的docstring、__name__、參數(shù)列表，先看例子：

def use_logging(func):
    def _deco(*args,**kwargs):
        print("%s is running" % func.__name__)
        func(*args,**kwargs)
    return _deco

@use_logging
def bar():
    print('i am bar')
    print(bar.__name__)

bar()

#bar is running
#i am bar
#_deco
#函數(shù)名變?yōu)開deco而不是bar，這個情況在使用反射的特性的時候就會造成問題。因此引入了functools.wraps解決這個問題。

使用functools.wraps:

import functools
def use_logging(func):
    @functools.wraps(func)
    def _deco(*args,**kwargs):
        print("%s is running" % func.__name__)
        func(*args,**kwargs)
    return _deco

@use_logging
def bar():
    print('i am bar')
    print(bar.__name__)


bar()

#result:
#bar is running
#i am bar
#bar  ,這個結果是我們想要的。OK啦！

6、實現(xiàn)帶參數(shù)和不帶參數(shù)的裝飾器自適應

import functools

def use_logging(arg):
    if callable(arg):#判斷參入的參數(shù)是否是函數(shù)，不帶參數(shù)的裝飾器調用這個分支
        @functools.wraps(arg)
        def _deco(*args,**kwargs):
            print("%s is running" % arg.__name__)
            arg(*args,**kwargs)
        return _deco
    else:#帶參數(shù)的裝飾器調用這個分支
        def _deco(func):
            @functools.wraps(func)
            def __deco(*args, **kwargs):
                if arg == "warn":
                    print "warn%s is running" % func.__name__
                return func(*args, **kwargs)
            return __deco
        return _deco


@use_logging("warn")
# @use_logging
def bar():
    print('i am bar')
    print(bar.__name__)

bar()

三、類裝飾器

使用類裝飾器可以實現(xiàn)帶參數(shù)裝飾器的效果，但實現(xiàn)的更加優(yōu)雅簡潔,而且可以通過繼承來靈活的擴展.

1、類裝飾器

class loging(object):
    def __init__(self,level="warn"):
        self.level = level

    def __call__(self,func):
        @functools.wraps(func)
        def _deco(*args, **kwargs):
            if self.level == "warn":
                self.notify(func)
            return func(*args, **kwargs)
        return _deco

    def notify(self,func):
        # logit只打日志，不做別的
        print "%s is running" % func.__name__


@loging(level="warn")#執(zhí)行__call__方法
def bar(a,b):
    print('i am bar:%s'%(a+b))

bar(1,3)

2、繼承擴展類裝飾器

class email_loging(Loging):
    '''
    一個loging的實現(xiàn)版本，可以在函數(shù)調用時發(fā)送email給管理員
    '''
    def __init__(self, email='admin@myproject.com', *args, **kwargs):
        self.email = email
        super(email_loging, self).__init__(*args, **kwargs)

    def notify(self,func):
        # 發(fā)送一封email到self.email
        print "%s is running" % func.__name__
        print "sending email to %s" %self.email


@email_loging(level="warn")
def bar(a,b):
    print('i am bar:%s'%(a+b))

bar(1,3)

以上就是python 裝飾器的使用與要點的詳細內容，更多關于python 裝飾器的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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