Python中的裝飾器用法詳解

更新時(shí)間：2015年01月14日 11:09:57 投稿：shichen2014

這篇文章主要介紹了Python中的裝飾器用法,以實(shí)例形式詳細(xì)的分析了Python中的裝飾器的使用技巧及相關(guān)注意事項(xiàng),具有一定參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了Python中的裝飾器用法。分享給大家供大家參考。具體分析如下：

這里還是先由stackoverflow上面的一個(gè)問(wèn)題引起吧，如果使用如下的代碼：

@makebold

@makeitalic

def say():

   return "Hello"

打印出如下的輸出：

<b><i>Hello<i></b>
你會(huì)怎么做？最后給出的答案是：

復(fù)制代碼代碼如下:

def makebold(fn):

    def wrapped():

        return "<b>" + fn() + "</b>"

    return wrapped

def makeitalic(fn):

    def wrapped():

        return "<i>" + fn() + "</i>"

    return wrapped

@makebold

@makeitalic

def hello():

    return "hello world"

print hello() ## 返回 <b><i>hello world</i></b>

現(xiàn)在我們來(lái)看看如何從一些最基礎(chǔ)的方式來(lái)理解Python的裝飾器。

裝飾器是一個(gè)很著名的設(shè)計(jì)模式，經(jīng)常被用于有切面需求的場(chǎng)景，較為經(jīng)典的有插入日志、性能測(cè)試、事務(wù)處理等。裝飾器是解決這類(lèi)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函數(shù)中與函數(shù)功能本身無(wú)關(guān)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(duì)象添加額外的功能。

1.1. 需求是怎么來(lái)的？

裝飾器的定義很是抽象，我們來(lái)看一個(gè)小例子。

復(fù)制代碼代碼如下:

def foo():

    print 'in foo()'

foo()

這是一個(gè)很無(wú)聊的函數(shù)沒(méi)錯(cuò)。但是突然有一個(gè)更無(wú)聊的人，我們稱(chēng)呼他為B君，說(shuō)我想看看執(zhí)行這個(gè)函數(shù)用了多長(zhǎng)時(shí)間，好吧，那么我們可以這樣做：

復(fù)制代碼代碼如下:

import time

def foo():

    start = time.clock()

    print 'in foo()'

    end = time.clock()

    print 'used:', end - start

foo()

很好，功能看起來(lái)無(wú)懈可擊?？墒堑疤鄣腂君此刻突然不想看這個(gè)函數(shù)了，他對(duì)另一個(gè)叫foo2的函數(shù)產(chǎn)生了更濃厚的興趣。

怎么辦呢？如果把以上新增加的代碼復(fù)制到foo2里，這就犯了大忌了~復(fù)制什么的難道不是最討厭了么！而且，如果B君繼續(xù)看了其他的函數(shù)呢？

1.2. 以不變應(yīng)萬(wàn)變，是變也

還記得嗎，函數(shù)在Python中是一等公民，那么我們可以考慮重新定義一個(gè)函數(shù)timeit，將foo的引用傳遞給他，然后在timeit中調(diào)用foo并進(jìn)行計(jì)時(shí)，這樣，我們就達(dá)到了不改動(dòng)foo定義的目的，而且，不論B君看了多少個(gè)函數(shù)，我們都不用去修改函數(shù)定義了！

復(fù)制代碼代碼如下:

import time

def foo():

    print 'in foo()'

def timeit(func):

    start = time.clock()

    func()

    end =time.clock()

    print 'used:', end - start

timeit(foo)

看起來(lái)邏輯上并沒(méi)有問(wèn)題，一切都很美好并且運(yùn)作正常！……等等，我們似乎修改了調(diào)用部分的代碼。原本我們是這樣調(diào)用的：foo()，修改以后變成了：timeit(foo)。這樣的話(huà)，如果foo在N處都被調(diào)用了，你就不得不去修改這N處的代碼?；蛘吒鼧O端的，考慮其中某處調(diào)用的代碼無(wú)法修改這個(gè)情況，比如：這個(gè)函數(shù)是你交給別人使用的。

1.3. 最大限度地少改動(dòng)！

既然如此，我們就來(lái)想想辦法不修改調(diào)用的代碼；如果不修改調(diào)用代碼，也就意味著調(diào)用foo()需要產(chǎn)生調(diào)用timeit(foo)的效果。我們可以想到將timeit賦值給foo，但是timeit似乎帶有一個(gè)參數(shù)……想辦法把參數(shù)統(tǒng)一吧！如果timeit(foo)不是直接產(chǎn)生調(diào)用效果，而是返回一個(gè)與foo參數(shù)列表一致的函數(shù)的話(huà)……就很好辦了，將timeit(foo)的返回值賦值給foo，然后，調(diào)用foo()的代碼完全不用修改！

復(fù)制代碼代碼如下:

#-*- coding: UTF-8 -*-

import time

def foo():

    print 'in foo()'

# 定義一個(gè)計(jì)時(shí)器，傳入一個(gè)，并返回另一個(gè)附加了計(jì)時(shí)功能的方法

def timeit(func):

    # 定義一個(gè)內(nèi)嵌的包裝函數(shù)，給傳入的函數(shù)加上計(jì)時(shí)功能的包裝

    def wrapper():

        start = time.clock()

        func()

        end =time.clock()

        print 'used:', end - start

    # 將包裝后的函數(shù)返回

    return wrapper

foo = timeit(foo)

foo()

這樣，一個(gè)簡(jiǎn)易的計(jì)時(shí)器就做好了！我們只需要在定義foo以后調(diào)用foo之前，加上foo = timeit(foo)，就可以達(dá)到計(jì)時(shí)的目的，這也就是裝飾器的概念，看起來(lái)像是foo被timeit裝飾了。在在這個(gè)例子中，函數(shù)進(jìn)入和退出時(shí)需要計(jì)時(shí)，這被稱(chēng)為一個(gè)橫切面(Aspect)，這種編程方式被稱(chēng)為面向切面的編程(Aspect-Oriented Programming)。與傳統(tǒng)編程習(xí)慣的從上往下執(zhí)行方式相比較而言，像是在函數(shù)執(zhí)行的流程中橫向地插入了一段邏輯。在特定的業(yè)務(wù)領(lǐng)域里，能減少大量重復(fù)代碼。面向切面編程還有相當(dāng)多的術(shù)語(yǔ)，這里就不多做介紹，感興趣的話(huà)可以去找找相關(guān)的資料。

這個(gè)例子僅用于演示，并沒(méi)有考慮foo帶有參數(shù)和有返回值的情況，完善它的重任就交給你了：）

上面這段代碼看起來(lái)似乎已經(jīng)不能再精簡(jiǎn)了，Python于是提供了一個(gè)語(yǔ)法糖來(lái)降低字符輸入量。

復(fù)制代碼代碼如下:

import time

def timeit(func):

    def wrapper():

        start = time.clock()

        func()

        end =time.clock()

        print 'used:', end - start

    return wrapper

@timeit

def foo():

    print 'in foo()'

foo()

重點(diǎn)關(guān)注第11行的@timeit，在定義上加上這一行與另外寫(xiě)foo = timeit(foo)完全等價(jià)，千萬(wàn)不要以為@有另外的魔力。除了字符輸入少了一些，還有一個(gè)額外的好處：這樣看上去更有裝飾器的感覺(jué)。

要理解python的裝飾器，我們首先必須明白在Python中函數(shù)也是被視為對(duì)象。這一點(diǎn)很重要。先看一個(gè)例子：

復(fù)制代碼代碼如下:

def shout(word="yes") :

    return word.capitalize()+" !"

print shout()

# 輸出 : 'Yes !'

# 作為一個(gè)對(duì)象，你可以把函數(shù)賦給任何其他對(duì)象變量 

scream = shout

# 注意我們沒(méi)有使用圓括號(hào)，因?yàn)槲覀儾皇窃谡{(diào)用函數(shù)

# 我們把函數(shù)shout賦給scream，也就是說(shuō)你可以通過(guò)scream調(diào)用shout

print scream()

# 輸出 : 'Yes !'

# 還有，你可以刪除舊的名字shout，但是你仍然可以通過(guò)scream來(lái)訪(fǎng)問(wèn)該函數(shù)

del shout

try :

    print shout()

except NameError, e :

    print e

    #輸出 : "name 'shout' is not defined"

print scream()

# 輸出 : 'Yes !'

我們暫且把這個(gè)話(huà)題放旁邊，我們先看看python另外一個(gè)很有意思的屬性：可以在函數(shù)中定義函數(shù)：

復(fù)制代碼代碼如下:

def talk() :

    # 你可以在talk中定義另外一個(gè)函數(shù)

    def whisper(word="yes") :

        return word.lower()+"...";

    # ... 并且立馬使用它

    print whisper()

# 你每次調(diào)用'talk'，定義在talk里面的whisper同樣也會(huì)被調(diào)用

talk()

# 輸出 :

# yes...

# 但是"whisper" 不會(huì)單獨(dú)存在:

try :

    print whisper()

except NameError, e :

    print e

    #輸出 : "name 'whisper' is not defined"*

函數(shù)引用

從以上兩個(gè)例子我們可以得出，函數(shù)既然作為一個(gè)對(duì)象，因此：

1. 其可以被賦給其他變量

2. 其可以被定義在另外一個(gè)函數(shù)內(nèi)

這也就是說(shuō)，函數(shù)可以返回一個(gè)函數(shù)，看下面的例子：

復(fù)制代碼代碼如下:

def getTalk(type="shout") :

    # 我們定義另外一個(gè)函數(shù)

    def shout(word="yes") :

        return word.capitalize()+" !"

    def whisper(word="yes") :

        return word.lower()+"...";

    # 然后我們返回其中一個(gè)

    if type == "shout" :

        # 我們沒(méi)有使用(),因?yàn)槲覀儾皇窃谡{(diào)用該函數(shù)

        # 我們是在返回該函數(shù)

        return shout

    else :

        return whisper

# 然后怎么使用呢 ?

# 把該函數(shù)賦予某個(gè)變量

talk = getTalk()     

# 這里你可以看到talk其實(shí)是一個(gè)函數(shù)對(duì)象:

print talk

#輸出 : <function shout at 0xb7ea817c>

# 該對(duì)象由函數(shù)返回的其中一個(gè)對(duì)象:

print talk()

# 或者你可以直接如下調(diào)用 :

print getTalk("whisper")()

#輸出 : yes...

還有，既然可以返回一個(gè)函數(shù)，我們可以把它作為參數(shù)傳遞給函數(shù)：

復(fù)制代碼代碼如下:

def doSomethingBefore(func) :

    print "I do something before then I call the function you gave me"

    print func()

doSomethingBefore(scream)

#輸出 :

#I do something before then I call the function you gave me

#Yes !

這里你已經(jīng)足夠能理解裝飾器了，其他它可被視為封裝器。也就是說(shuō)，它能夠讓你在裝飾前后執(zhí)行代碼而無(wú)須改變函數(shù)本身內(nèi)容。

手工裝飾

那么如何進(jìn)行手動(dòng)裝飾呢？

復(fù)制代碼代碼如下:

# 裝飾器是一個(gè)函數(shù)，而其參數(shù)為另外一個(gè)函數(shù)

def my_shiny_new_decorator(a_function_to_decorate) :

    # 在內(nèi)部定義了另外一個(gè)函數(shù)：一個(gè)封裝器。

    # 這個(gè)函數(shù)將原始函數(shù)進(jìn)行封裝，所以你可以在它之前或者之后執(zhí)行一些代碼

    def the_wrapper_around_the_original_function() :

        # 放一些你希望在真正函數(shù)執(zhí)行前的一些代碼

        print "Before the function runs"

        # 執(zhí)行原始函數(shù)

        a_function_to_decorate()

        # 放一些你希望在原始函數(shù)執(zhí)行后的一些代碼

        print "After the function runs"

    #在此刻，"a_function_to_decrorate"還沒(méi)有被執(zhí)行，我們返回了創(chuàng)建的封裝函數(shù)

    #封裝器包含了函數(shù)以及其前后執(zhí)行的代碼，其已經(jīng)準(zhǔn)備完畢

    return the_wrapper_around_the_original_function

# 現(xiàn)在想象下，你創(chuàng)建了一個(gè)你永遠(yuǎn)也不遠(yuǎn)再次接觸的函數(shù)

def a_stand_alone_function() :

    print "I am a stand alone function, don't you dare modify me"

a_stand_alone_function()

#輸出: I am a stand alone function, don't you dare modify me

# 好了，你可以封裝它實(shí)現(xiàn)行為的擴(kuò)展?？梢院?jiǎn)單的把它丟給裝飾器

# 裝飾器將動(dòng)態(tài)地把它和你要的代碼封裝起來(lái)，并且返回一個(gè)新的可用的函數(shù)。

a_stand_alone_function_decorated = my_shiny_new_decorator(a_stand_alone_function)

a_stand_alone_function_decorated()

#輸出 :

#Before the function runs

#I am a stand alone function, don't you dare modify me

#After the function runs

現(xiàn)在你也許要求當(dāng)每次調(diào)用a_stand_alone_function時(shí)，實(shí)際調(diào)用卻是a_stand_alone_function_decorated。實(shí)現(xiàn)也很簡(jiǎn)單，可以用my_shiny_new_decorator來(lái)給a_stand_alone_function重新賦值。

復(fù)制代碼代碼如下:

a_stand_alone_function = my_shiny_new_decorator(a_stand_alone_function)

a_stand_alone_function()

#輸出 :

#Before the function runs

#I am a stand alone function, don't you dare modify me

#After the function runs

# And guess what, that's EXACTLY what decorators do !

裝飾器揭秘

前面的例子，我們可以使用裝飾器的語(yǔ)法：

復(fù)制代碼代碼如下:

@my_shiny_new_decorator

def another_stand_alone_function() :

    print "Leave me alone"

another_stand_alone_function()

#輸出 :

#Before the function runs

#Leave me alone

#After the function runs

當(dāng)然你也可以累積裝飾：

復(fù)制代碼代碼如下:

def bread(func) :

    def wrapper() :

        print "</''''''\>"

        func()

        print "<\______/>"

    return wrapper

def ingredients(func) :

    def wrapper() :

        print "#tomatoes#"

        func()

        print "~salad~"

    return wrapper

def sandwich(food="--ham--") :

    print food

sandwich()

#輸出 : --ham--

sandwich = bread(ingredients(sandwich))

sandwich()

#outputs :

#</''''''\>

# #tomatoes#

# --ham--

# ~salad~

#<\______/>

使用python裝飾器語(yǔ)法：

復(fù)制代碼代碼如下:

@bread

@ingredients

def sandwich(food="--ham--") :

    print food

sandwich()

#輸出 :

#</''''''\>

# #tomatoes#

# --ham--

# ~salad~

#<\______/>

裝飾器的順序很重要，需要注意：

復(fù)制代碼代碼如下:

@ingredients

@bread

def strange_sandwich(food="--ham--") :

    print food

strange_sandwich()

#輸出 :

##tomatoes#

#</''''''\>

# --ham--

#<\______/>

# ~salad~

最后回答前面提到的問(wèn)題：

復(fù)制代碼代碼如下:

# 裝飾器makebold用于轉(zhuǎn)換為粗體

def makebold(fn):

    # 結(jié)果返回該函數(shù)

    def wrapper():

        # 插入一些執(zhí)行前后的代碼

        return "<b>" + fn() + "</b>"

    return wrapper

# 裝飾器makeitalic用于轉(zhuǎn)換為斜體

def makeitalic(fn):

    # 結(jié)果返回該函數(shù)

    def wrapper():

        # 插入一些執(zhí)行前后的代碼

        return "<i>" + fn() + "</i>"

    return wrapper

@makebold

@makeitalic

def say():

    return "hello"

print say()

#輸出: <b><i>hello</i></b>

# 等同于

def say():

    return "hello"

say = makebold(makeitalic(say))

print say()

#輸出: <b><i>hello</i></b>

內(nèi)置的裝飾器

內(nèi)置的裝飾器有三個(gè)，分別是staticmethod、classmethod和property，作用分別是把類(lèi)中定義的實(shí)例方法變成靜態(tài)方法、類(lèi)方法和類(lèi)屬性。由于模塊里可以定義函數(shù)，所以靜態(tài)方法和類(lèi)方法的用處并不是太多，除非你想要完全的面向?qū)ο缶幊?。而屬性也不是不可或缺的，Java沒(méi)有屬性也一樣活得很滋潤(rùn)。從我個(gè)人的Python經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，我沒(méi)有使用過(guò)property，使用staticmethod和classmethod的頻率也非常低。

復(fù)制代碼代碼如下:

class Rabbit(object):

    def __init__(self, name):

        self._name = name

    @staticmethod

    def newRabbit(name):

        return Rabbit(name)

    @classmethod

    def newRabbit2(cls):

        return Rabbit('')

    @property

    def name(self):

        return self._name

這里定義的屬性是一個(gè)只讀屬性，如果需要可寫(xiě)，則需要再定義一個(gè)setter：

復(fù)制代碼代碼如下:

@name.setter

def name(self, name):

    self._name = name

functools模塊

functools模塊提供了兩個(gè)裝飾器。這個(gè)模塊是Python 2.5后新增的，一般來(lái)說(shuō)大家用的應(yīng)該都高于這個(gè)版本。但我平時(shí)的工作環(huán)境是2.4 T-T

2.3.1. wraps(wrapped[, assigned][, updated]):
這是一個(gè)很有用的裝飾器。看過(guò)前一篇反射的朋友應(yīng)該知道，函數(shù)是有幾個(gè)特殊屬性比如函數(shù)名，在被裝飾后，上例中的函數(shù)名foo會(huì)變成包裝函數(shù)的名字wrapper，如果你希望使用反射，可能會(huì)導(dǎo)致意外的結(jié)果。這個(gè)裝飾器可以解決這個(gè)問(wèn)題，它能將裝飾過(guò)的函數(shù)的特殊屬性保留。

復(fù)制代碼代碼如下:

import time

import functools

def timeit(func):

    @functools.wraps(func)

    def wrapper():

        start = time.clock()

        func()

        end =time.clock()

        print 'used:', end - start

    return wrapper

@timeit

def foo():

    print 'in foo()'

foo()

print foo.__name__

首先注意第5行，如果注釋這一行，foo.__name__將是'wrapper'。另外相信你也注意到了，這個(gè)裝飾器竟然帶有一個(gè)參數(shù)。實(shí)際上，他還有另外兩個(gè)可選的參數(shù)，assigned中的屬性名將使用賦值的方式替換，而updated中的屬性名將使用update的方式合并，你可以通過(guò)查看functools的源代碼獲得它們的默認(rèn)值。對(duì)于這個(gè)裝飾器，相當(dāng)于wrapper = functools.wraps(func)(wrapper)。

2.3.2. total_ordering(cls):
這個(gè)裝飾器在特定的場(chǎng)合有一定用處，但是它是在Python 2.7后新增的。它的作用是為實(shí)現(xiàn)了至少__lt__、__le__、__gt__、__ge__其中一個(gè)的類(lèi)加上其他的比較方法，這是一個(gè)類(lèi)裝飾器。如果覺(jué)得不好理解，不妨仔細(xì)看看這個(gè)裝飾器的源代碼：

復(fù)制代碼代碼如下:

def total_ordering(cls):

      """Class decorator that fills in missing ordering methods"""

      convert = {

          '__lt__': [('__gt__', lambda self, other: other < self),

                     ('__le__', lambda self, other: not other < self),

                     ('__ge__', lambda self, other: not self < other)],

          '__le__': [('__ge__', lambda self, other: other <= self),

                     ('__lt__', lambda self, other: not other <= self),

                     ('__gt__', lambda self, other: not self <= other)],

          '__gt__': [('__lt__', lambda self, other: other > self),

                     ('__ge__', lambda self, other: not other > self),

                     ('__le__', lambda self, other: not self > other)],

          '__ge__': [('__le__', lambda self, other: other >= self),

                     ('__gt__', lambda self, other: not other >= self),

                     ('__lt__', lambda self, other: not self >= other)]

      }

      roots = set(dir(cls)) & set(convert)

      if not roots:

          raise ValueError('must define at least one ordering operation: < > <= >=')

      root = max(roots)       # prefer __lt__ to __le__ to __gt__ to __ge__

      for opname, opfunc in convert[root]:

          if opname not in roots:

              opfunc.__name__ = opname

              opfunc.__doc__ = getattr(int, opname).__doc__

              setattr(cls, opname, opfunc)

      return cls