01什么是裝飾器?

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要理解什么是裝飾器，您首先需要熟悉Python處理函數(shù)的方式。從它的觀點(diǎn)來(lái)看，函數(shù)和對(duì)象沒有什么不同。它們有屬性，可以重新分配:

def func():  
  print('hello from func')  
func()  
> hello from func  
new_func = func  
new_func()  
> hello from func  
print(new_func.__name__)  
> func 

此外，你還可以將它們作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù):

def func():  
  print('hello from func')  
def call_func_twice(callback):  
  callback()  
  callback()  
call_func_twice(func)  
> hello from func  
> hello from func 

現(xiàn)在,我們介紹裝飾器。裝飾器(decorator)用于修改函數(shù)或類的行為。實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的方法是定義一個(gè)返回另一個(gè)函數(shù)的函數(shù)(裝飾器)。這聽起來(lái)很復(fù)雜，但是通過(guò)這個(gè)例子你會(huì)理解所有的東西:

def logging_decorator(func): 
  def logging_wrapper(*args, **kwargs): 
    print(f'Before {func.__name__}') 
    func(*args, **kwargs) 
    print(f'After {func.__name__}') 
  return logging_wrapper 
     
@logging_decorator 
def sum(x, y): 
  print(x + y) 
   
sum(2, 5) 
> Before sum 
> 7 
> After sum 

讓我們一步一步來(lái):

1. 首先，我們?cè)诘?行定義logging_decorator函數(shù)。它只接受一個(gè)參數(shù)，也就是我們要修飾的函數(shù)。
2. 在內(nèi)部，我們定義了另一個(gè)函數(shù):logging_wrapper。然后返回logging_wrapper，并使用它來(lái)代替原來(lái)的修飾函數(shù)。
3. 在第7行，您可以看到如何將裝飾器應(yīng)用到sum函數(shù)。
4. 在第11行，當(dāng)我們調(diào)用sum時(shí)，它不僅僅調(diào)用sum。它將調(diào)用logging_wrapper，它將在調(diào)用sum之前和之后記錄日志。

02為什么需要裝飾器

這很簡(jiǎn)單:可讀性。Python因其清晰簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法而備受贊譽(yù)，裝飾器也不例外。如果有任何行為是多個(gè)函數(shù)共有的，那么您可能需要制作一個(gè)裝飾器。下面是一些可能會(huì)派上用場(chǎng)的例子:

1. 在運(yùn)行時(shí)檢查實(shí)參類型
2. 基準(zhǔn)函數(shù)調(diào)用
3. 緩存功能的結(jié)果
4. 計(jì)數(shù)函數(shù)調(diào)用
5. 檢查元數(shù)據(jù)(權(quán)限、角色等)
6. 元編程

和更多…

現(xiàn)在我們將列出一些代碼示例。

03例子

帶有返回值的裝飾器

假設(shè)我們想知道每個(gè)函數(shù)調(diào)用需要多長(zhǎng)時(shí)間。而且，函數(shù)大多數(shù)時(shí)候都會(huì)返回一些東西，所以裝飾器也必須處理它:

def timer_decorator(func): 
  def timer_wrapper(*args, **kwargs): 
    import datetime                  
    before = datetime.datetime.now()                      
    result = func(*args,**kwargs)                 
    after = datetime.datetime.now()                       
    print "Elapsed Time = {0}".format(after-before)       
    return result 
     
@timer_decorator 
def sum(x, y): 
  print(x + y) 
  return x + y 
   
sum(2, 5) 
> 7 
> Elapsed Time = some time 

可以看到，我們將返回值存儲(chǔ)在第5行的result中。但在返回之前，我們必須完成對(duì)函數(shù)的計(jì)時(shí)。這是一個(gè)沒有裝飾者就不可能實(shí)現(xiàn)的行為例子。

帶有參數(shù)的裝飾器

有時(shí)候，我們想要一個(gè)接受值的裝飾器(比如Flask中的@app.route('/login'):

def permission_decorator(permission): 
  def _permission_decorator(func): 
    def permission_wrapper(*args, **kwargs): 
      if someUserApi.hasPermission(permission): 
        result = func(*args, **kwargs) 
        return result 
      return None 
    return permission wrapper 
  return _permission_decorator 
 
@permission_decorator('admin') 
def delete_user(user): 
  someUserApi.deleteUser(user) 

為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，我們定義了一個(gè)額外的函數(shù)，它接受一個(gè)參數(shù)并返回一個(gè)裝飾器。

帶有類的裝飾器

使用類代替函數(shù)來(lái)修飾是可能的。唯一的區(qū)別是語(yǔ)法，所以請(qǐng)使用您更熟悉的語(yǔ)法。下面是使用類重寫的日志裝飾器:

class Logging:  
   
    def __init__(self, function):  
        self.function = function  
   
    def __call__(self, *args, **kwargs): 
      print(f'Before {self.function.__name__}') 
      self.function(*args, **kwargs) 
      print(f'After {self.function.__name__}') 
   
   
@Logging 
def sum(x, y): 
  print(x + y) 
 
sum(5, 2) 
> Before sum 
> 7 
> After sum 

這樣做的好處是，您不必處理嵌套函數(shù)。你所需要做的就是定義一個(gè)類并覆蓋__call__方法。

裝飾類

有時(shí)，您可能想要修飾類中的每個(gè)方法。你可以這樣寫

class MyClass:  
  @decorator  
  def func1(self):  
    pass  
  @decorator  
  def func2(self):  
    pass 

但如果你有很多方法，這可能會(huì)失控。值得慶幸的是，有一種方法可以一次性裝飾整個(gè)班級(jí):

def logging_decorator(func): 
  def logging_wrapper(*args, **kwargs): 
    print(f'Before {func.__name__}') 
    result = func(*args, **kwargs) 
    print(f'After {func.__name__}') 
    return result 
  return logging_wrapper 
 
def log_all_class_methods(cls): 
    class NewCls(object): 
      def __init__(self, *args, **kwargs): 
        self.original = cls(*args, **kwargs) 
       
      def __getattribute__(self, s): 
        try:     
          x = super(NewCls,self).__getattribute__(s) 
        except AttributeError:       
          pass 
        else: 
          return x 
        x = self.original.__getattribute__(s) 
        if type(x) == type(self.__init__):  
          return logging_decorator(x)                  
        else: 
          return x 
    return NewCls 
     
@log_all_class_methods 
class SomeMethods: 
  def func1(self): 
    print('func1') 
     
  def func2(self): 
    print('func2') 
     
methods = SomeMethods() 
methods.func1() 
> Before func1 
> func1 
> After func1 

現(xiàn)在，不要驚慌。這看起來(lái)很復(fù)雜，但邏輯是一樣的:

• 首先，我們讓logging_decorator保持原樣。它將應(yīng)用于類的所有方法。
• 然后我們定義一個(gè)新的裝飾器:log_all_class_methods。它類似于普通的裝飾器，但卻返回一個(gè)類。
• NewCls有一個(gè)自定義的__getattribute__。對(duì)于對(duì)原始類的所有調(diào)用，它將使用logging_decorator裝飾函數(shù)。

內(nèi)置的修飾符

您不僅可以定義自己的decorator，而且在標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中也提供了一些decorator。我將列出與我一起工作最多的三個(gè)人:

@property -一個(gè)內(nèi)置插件的裝飾器，它允許你為類屬性定義getter和setter。

@lru_cache - functools模塊的裝飾器。它記憶函數(shù)參數(shù)和返回值，這對(duì)于純函數(shù)(如階乘)很方便。

@abstractmethod——abc模塊的裝飾器。指示該方法是抽象的，且缺少實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。