Python Decorators


Python Decorators

1. 装饰器模式

这个应该来源于装饰器模式,允许向一个现有的对象添加新的功能,同时又不改变其结构,属于结构型模式 这种模式创建一个装饰器类,用来包装原有的类,并在保持类方法签名完整的前提下,提供额外的功能

2. Python中的装饰器函数和装饰器类

装饰器函数

def use_logging(func):

    def wrapper():
        logging.warn("%s is running" % func.__name__)
        return func()   # 把 foo 当做参数传递进来时,执行func()就相当于执行foo()
    return wrapper

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

foo = use_logging(foo)  # 因为装饰器 use_logging(foo) 返回的时函数对象 wrapper,这条语句相当于  foo = wrapper
foo()                   # 执行foo()就相当于执行 wrapper()

Python中的语法糖

def use_logging(func):

    def wrapper():
        logging.warn("%s is running" % func.__name__)
        return func()
    return wrapper

@use_logging
def foo():
    print("i am foo")

foo()

类装饰器

主要依靠call方法,当使用@形式附加到函数上,就会调用此方法

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 bar():
    print ('bar')

bar()

使用装饰器极大地复用了代码,但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了,比如函数的docstring、name、参数列表

# 装饰器
def logged(func):
    def with_logging(*args, **kwargs):
        print func.__name__      # 输出 'with_logging'
        print func.__doc__       # 输出 None
        return func(*args, **kwargs)
    return with_logging

# 函数
@logged
def f(x):
   """does some math"""
   return x + x * x

logged(f)

wraps本身也是一个装饰器,它能把原函数的元信息拷贝到装饰器里面的 func 函数中,这使得装饰器里面的 func 函数也有和原函数 foo 一样的元信息了

from functools import wraps
def logged(func):
    @wraps(func)
    def with_logging(*args, **kwargs):
        print func.__name__      # 输出 'f'
        print func.__doc__       # 输出 'does some math'
        return func(*args, **kwargs)
    return with_logging

@logged
def f(x):
   """does some math"""
   return x + x * x

3. 装饰器顺序

@a @b @c def f (): pass 它的执行顺序是从里到外,最先调用最里层的装饰器,最后调用最外层的装饰器 f = a(b(c(f)))