這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)裝飾器在Python中的應(yīng)用,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
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裝飾器本質(zhì)上是一個Python函數(shù),它可以讓其他函數(shù)在不需要做任何代碼變動的前提下增加額外功能,裝飾器的返回值也是一個函數(shù)對象.
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(wù)處理、緩存、權(quán)限校驗等場景。裝飾器是解決這類問題的絕佳設(shè)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(guān)的雷同代碼并繼續(xù)重用。
先來看一個簡單例子:
def now(): print('2017_7_29')
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 now(): print('2017_7_29') logging.warn("running")
假設(shè)有類似的多個需求,怎么做?再寫一個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)
在實現(xiàn),邏輯上不難, 但是這樣的話,我們每次都要將一個函數(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,執(zhí)行運(yùn)行now(),但是現(xiàn)在不得不改成use_logging(now)。
那么有沒有更好的方式的呢?當(dāng)然有,答案就是裝飾器。
首先要明白函數(shù)也是一個對象,而且函數(shù)對象可以被賦值給變量,所以,通過變量也能調(diào)用該函數(shù)。例如:
(=
簡單裝飾器
本質(zhì)上,decorator就是一個返回函數(shù)的高階函數(shù)。所以,我們要定義一個能打印日志的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decorator,返回一個函數(shù),所以,原來的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
,因為它是一個decorator,所以接受一個函數(shù)作為參數(shù),并返回一個函數(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,看起來像now被log裝飾了。在這個例子中,函數(shù)進(jìn)入時 ,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)。
使用語法糖:
@logdef now(): print('2017_7_28')
@符號是裝飾器的語法糖,在定義函數(shù)的時候使用,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),那就需要編寫一個返回decorator的高階函數(shù),寫出來會復(fù)雜一點。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3層嵌套的decorator用法如下:
@log(() now()
等價于
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()
因為我們講了函數(shù)也是對象,它有__name__
等屬性,但你去看經(jīng)過decorator裝飾之后的函數(shù),它們的__name__
已經(jīng)從原來的'now'
變成了'wrapper'
:
print(now.__name__)# wrapper
因為返回的那個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)行就會出錯。
不需要編寫wrapper.__name__ = func.__name__
這樣的代碼,Python內(nèi)置的functools.wraps
就是干這個事的,所以,一個完整的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。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,就會調(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)存在的對象添加額外的功能。
同時在面向?qū)ο螅∣OP)的設(shè)計模式中,decorator被稱為裝飾模式。OOP的裝飾模式需要通過繼承和組合來實現(xiàn),而Python除了能支持OOP的decorator外,直接從語法層次支持decorator。Python的decorator可以用函數(shù)實現(xiàn),也可以用類實現(xiàn)。
到此為止, 關(guān)于Python中的裝飾器有了一個基礎(chǔ)的認(rèn)識, 但是對于具體的使用方法還是需要多加鞏固和練習(xí),如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容,請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊。
當(dāng)前文章:裝飾器在Python中的應(yīng)用
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