《Python有什么好学的》之修饰器

“Python有什么好学的”这句话可不是反问句,而是问句哦。

主要是煎鱼觉得太多的人觉得Python的语法较为简单,写出来的代码只要符合逻辑,不需要太多的学习即可,即可从一门其他语言跳来用Python写(当然这样是好事,谁都希望入门简单)。

于是我便记录一下,如果要学Python的话,到底有什么好学的。记录一下Python有什么值得学的,对比其他语言有什么特别的地方,有什么样的代码写出来更Pythonic。一路回味,一路学习。

什么是修饰器,为什么叫修饰器

修饰器英文是Decorator,

我们假设这样一种场景:古老的代码中有几个很是复杂的函数F1、F2、F3…,复杂到看都不想看,反正我们就是不想改这些函数,但是我们需要改造加功能,在这个函数的前后加功能,这个时候我们很容易就实现这个需求

def hi():
    """hi func,假装是很复杂的函数"""
    return 'hi'

def aop(func):
    """aop func"""
    print('before func')
    print(func())
    print('after func')

if __name__ == '__main__':
    aop(hi)

《Python有什么好学的》之修饰器

以上是很是简单的实现,利用Python参数可以传函数引用的特性,就可以实现了这种类似AOP的效果。

这段代码目前没有什么问题,接下来煎鱼加需求:需求为几十个函数都加上这样的前后的功能,而所有调用这些函数地方也要相应地升级。

看起来这个需求比较扯,偏偏这个需求却是较为广泛:在调用函数的前后加上log输出、在调用函数的前后计算调用时间、在调用函数的前后占用和释放资源等等。

一种比较笨的方法就是,为这几十个函数逐一添加一个入口函数,针对a函数添加一个a_aop函数,针对b函数添加一个b_aop函数…如此这样。问题也很明显:

  1. 工作量大
  2. 代码变得臃肿复杂
  3. 原代码有多处调用了这些函数,可以会升级不完全

于是接下来有请修饰器出场,修饰器可以统一地给这些函数加这样的功能:

def aop(func):
    """aop func"""
    def wrapper():
        """wrapper func"""
        print('before func')
        func()
        print('after func')
    return wrapper

@aop
def hi():
    """hi func"""
    print('hi')

@aop
def hello():
    """hello func"""
    print('hello')

if __name__ == '__main__':
    hi()
    hello()

《Python有什么好学的》之修饰器

以上aop函数就是修饰器的函数,使用该修饰器时只要在待加函数上一行加 @修饰器函数名 即可,如实例代码中就是 @aop

加上了 @aop 后,调用新功能的hi函数就喝原来的调用一样:就是 hi() 而不是 aop(hi) ,也意味着所有调用这些函数的地方不需要修改就可以升级。

简单地来说,大概修饰器就是以上的这样子。

@是个什么

对于新手来说,上面例子中, @ 就是一样奇怪的东西:为什么这样子用就可以实现煎鱼需求的功能了。

其实我们还可以不用 @ ,煎鱼换一种写法:

def hi():
    """hi func"""
    print('hi')

def aop(func):
    """aop func"""
    def wrapper():
        """wrapper func"""
        print('before func')
        func()
        print('after func')
    return wrapper

if __name__ == '__main__':
    hi()

    print('')

    hi = aop(hi)
    hi()

《Python有什么好学的》之修饰器

上面的例子中的aop函数就是之前说过的修饰器函数。

如例子main函数中第一次调用hi函数时,由于hi函数没叫修饰器,因此我们可以从输出结果中看到程序只输出了一个hi而没有前后功能。

然后煎鱼加了一个 hi = aop(hi) 后再调用hi函数,得到的输出结果和加修饰器的一样,换言之:

@aop 等效于 hi = aop(hi)

因此,我们对于 @ ,可以理解是,它通过闭包的方式把新函数的引用赋值给了原来函数的引用。

有点拗口。 aop(hi) 是新函数的引用,至于返回了引用的原因是aop函数中运用闭包返回了函数引用。而 hi 这个函数的引用,本来是指向旧函数的,通过 hi = aop(hi) 赋值后,就指向新函数了。

被调函数加参数

以上的例子中,我们都假设被调函数是无参的,如hi、hello函数都是无参的,我们再看一眼煎鱼刚才的写的修饰器函数:

def aop(func):
    """aop func"""
    def wrapper():
        """wrapper func"""
        print('before func')
        func()
        print('after func')
    return wrapper

很明显,闭包函数wrapper中,调用被调函数用的是 func() ,是无参的。同时就意味着,如果func是一个带参数的函数,再用这个修饰器就会报错。

@aop
def hi_with_deco(a):
    """hi func"""
    print('hi' + str(a))

if __name__ == '__main__':
    # hi()
    hi_with_deco(1)

《Python有什么好学的》之修饰器

就是参数的问题。这个时候,我们把修饰器函数改得通用一点即可,其中import了一个函数(也是修饰器函数):

from functools import wraps

def aop(func):
    """aop func"""
    @wraps(func)
    def wrap(*args, **kwargs):
        print('before')
        func(*args, **kwargs)
        print('after')

    return wrap

@aop
def hi(a, b, c):
    """hi func"""
    print('test hi: %s, %s, %s' % (a, b, c))

@aop
def hello(a, b):
    """hello func"""
    print('test hello: %s, %s' % (a, b))

if __name__ == '__main__':
    hi(1, 2, 3)
    hello('a', 'b')

《Python有什么好学的》之修饰器

这是一种很奇妙的东西,就是在写修饰器函数的时候,还用了别的修饰器函数。那也没什么,毕竟修饰器函数也是函数啊,有什么所谓。

带参数的修饰器

思路到了这里,煎鱼不禁思考一个问题:修饰器函数也是函数,那函数也是应该能传参的。函数传参的话,不同的参数可以输出不同的结果,那么,修饰器函数传参的话,不同的参数会怎么样呢?

其实很简单,修饰器函数不同的参数,能生成不同的修饰器啊。

如,我这次用这个修饰器是把时间日志打到 test.log ,而下次用修饰器的时候煎鱼希望是能打到 test2.log 。这样的需求,除了写两个修饰器函数外,还可以给修饰器加参数选项:

from functools import wraps

def aop_with_param(aop_test_str):
    def aop(func):
        """aop func"""
        @wraps(func)
        def wrap(*args, **kwargs):
            print('before ' + str(aop_test_str))
            func(*args, **kwargs)
            print('after ' + str(aop_test_str))
        return wrap
    return aop

@aop_with_param('abc')
def hi(a, b, c):
    """hi func"""
    print('test hi: %s, %s, %s' % (a, b, c))

@aop_with_param('pppppp')
def hi2(a, b, c):
    """hi func"""
    print('test hi: %s, %s, %s' % (a, b, c))

if __name__ == '__main__':
    hi(1, 2, 3)
    print('')
    hi2(2, 3, 4)

《Python有什么好学的》之修饰器

同样的,可以加一个参数,也可以加多个参数,这里就不说了。

修饰器类

大道同归,逻辑复杂了之后,人们都喜欢将 函数 的思维层面抽象上升到 对象 的层面。原因往往是对象能拥有多个函数,对象往往能管理更复杂的业务逻辑。

显然,修饰器函数也有对应的修饰器类。写起来也没什么难度,和之前的生成器一样简单:

from functools import wraps

class aop(object):
    def __init__(self, aop_test_str):
        self.aop_test_str = aop_test_str

    def __call__(self, func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print('before ' + self.aop_test_str)
            func()
            print('after ' + self.aop_test_str)

        return wrapper

@aop('pppppp')
def hi():
    print('hi')

看得出来,这个修饰器类也不过是多了个 __call__ 函数,而这个 __call__ 函数的内容和之前写的修饰器函数一个样!而使用这个修饰器的方法,和之前也一样,一样的如例子中的 @aop('pppppp')

甚至,煎鱼过于无聊,还试了一下继承的修饰器类:

class sub_aop(aop):
    def __init__(self, sub_aop_str, *args, **kwargs):
        self.sub_aop_str = sub_aop_str
        super(sub_aop, self).__init__(*args, **kwargs)

    def __call__(self, func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print('before ' + self.sub_aop_str)
            super(sub_aop, self).__call__(func)()
            print('after ' + self.sub_aop_str)
        return wrapper

@sub_aop('ssssss', 'pppppp')
def hello():
    print('hello')

if __name__ == '__main__':
    hello()

你们猜猜结果怎么样?

先这样吧

若有错误之处请指出,更多地请关注造壳。

原文 

https://www.mkshell.com/python-learning-decorator/

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