Python Decorator 基础

正文
一般来说,装饰器是一个函数,接受一个函数(或者类)作为参数,返回值也是也是一个函数(或者类)。首先来看一个简单的例子:

代码中,函数log_cost_time就是一个装饰器,其作用也很简单,打印被装饰函数运行时间。

装饰器的语法如下:

@dec

def func():pass

本质上等同于: func = dec(func)。

在上面的代码(code snippet 0)中,把line12注释掉,然后把line18的注释去掉,是一样的效果。另外staticmethod和classmethod是两个我们经常在代码中用到的装饰器,如果对pyc反编译,得到的代码一般也都是 func = staticmthod(func)这种模式。当然,@符号的形式更受欢迎些,至少可以少拼写一次函数名。

装饰器是可以嵌套的,如

@dec0
@dec1
def func():pass
等将于 func = dec0(dec1(fun))。

装饰器也有“副作用“”,对于被log_cost_time装饰的complex_calc, 我们查看一下complex_func.__name__,输出是:”wrapped“”。额,这个是log_cost_time里面inner function(wrapped)的名字,调用者当然希望输出是”complex_func”,为了解决这个问题,python提供了两个函数。

  • functools.update_wrapper

原型: functools.update_wrapper(wrapper, wrapped[, assigned][, updated])

第三个参数,将wrapped的值直接复制给wrapper,默认为(__doc__, __name__, __module__)

第四个参数,update,默认为(__dict__)

  • functools.wraps: update_wrapper的封装

This is a convenience function for invoking partial(update_wrapper,wrapped=wrapped,assigned=assigned,updated=updated) as a function decorator when defining a wrapper function.

简单改改代码:

再查看complex_func.__name__ 输出就是 “complex_func”

装饰器也是可以带参数的。我们将上面的代码略微修改一下:

log_cost_time函数也接受一个参数,该参数用来指定信息的输出流,对于带参数的decorator

@dec(dec_args)
def func(*args, **kwargs):pass
等价于 func = dec(dec_args)(*args, **kwargs)。

装饰器对类的修饰也是很简单的,只不过平时用得不是很多。举个例子,我们需要给修改类的__str__方法,代码很简单。

那什么场景下有必要使用decorator呢,设计模式中有一个模式也叫装饰器。我们先简单回顾一下设计模式中的装饰器模式,简单的一句话概述

  动态地为某个对象增加额外的责任

  由于装饰器模式仅从外部改变组件,因此组件无需对它的装饰有任何了解;也就是说,这些装饰对该组件是透明的。

下图来自《设计模式Java手册》或者GOF的《设计模式》

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回到Python中来,用decorator语法实现装饰器模式是很自然的,比如文中的示例代码,在不改变被装饰对象的同时增加了记录函数执行时间的额外功能。当然,由于Python语言的灵活性,decorator是可以修改被装饰的对象的(比如装饰类的例子)。decorator在python中用途非常广泛,下面列举几个方面:

(1)修改被装饰对象的属性或者行为

(2)处理被函数对象执行的上下文,比如设置环境变量,加log之类

(3)处理重复的逻辑,比如有N个函数都可能跑出异常,但是我们不关心这些异常,只要不向调用者传递异常就行了,这个时候可以写一个catchall的decorator,作用于所用可能跑出异常的函数

(4)框架代码,如flask, bottle等等,让使用者很方便就能使用框架,本质上也避免了重复代码。

decorator的奇妙应用往往超出相应,经常在各种源码中看到各种神奇的用法,酷壳这篇文章举的例子也不错。

参考

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