Python Decorator初体验

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前段时间在看一些有关python web framwork的时候，发现在python语言里竟然有“@”符号，一查资料，原来是python装饰器（python装饰器也可以通过除了“@”的其他语法进行定义）。装饰器，是一种设计模式，用于动态地给对象添加行为，之前的一篇文章也提到过。python中也有装饰器，不过和普遍意义上的装饰器不同，python中的装饰器实际上是一种“语法糖”，是一种语句的简便写法。比如，a[idx]就是*(a+idx)的一种简便写法，也算是一种语法糖。 假设有如下写法：

@dec
def func():
  pass

它等同于：

 

func = dec(func)

dec也是一个函数，只不过这个函数比较特殊，它的参数是一个函数（就是原先被装饰的函数func），它的返回值是一个函数。这样，再运行func()时，就是运行经过“装饰”的函数了。 python decorator可以帮助我们轻松地为函数或者类添加行为，而不用像普通的装饰器模式那样基于某个接口，大概这也算是动态语言的优势之一吧。 好，来看一些例子。

面向切面的编程

当我们要对许多函数进行相同的测试或者进行其他处理的时候，如果在每个函数都写一遍的话，代码太过重复，不利于统一管理。我们可以写一些统一的函数，然后在需要进行处理的函数前面加上decorator就行了。

def before(f):
    def wrapper():
        print 'before function'
        f()
    return wrapper

def after(f):
    def wrapper():
        f()
        print 'after function'
    return wrapper

@before
@after
def func():
    print 'this is function'

if __name__ = = '__main__' :
    func()

这样，就可以在函数前后进行相应的处理了。程序输出如下：

before function

this is function

after function

Singleton模式

def singleton( cls ):
    instances = {}
    def wrapper():
        if cls not in instances:
            instances[ cls ] = cls ()
        return instances[ cls ]
    return wrapper

@singleton
class MyClass:
    def __init__( self ):
        self .num = 0

if __name__ = = '__main__' :
    c1 = MyClass()
    print c1.num
    c2 = MyClass()
    c2.num = 1
    print c1.num
    print (c1 = = c2)

这样，每次“新建”MyClass类型，得到的都会是同一个实例。程序输出如下：

0

1

True

检验函数参数和返回值的类型

def accepts( * types):
    def check_args(f):
        #若去掉该断言，则代码可正常运行
        assert len (types) = = f.func_code.co_argcount, 'type len: %d args len: %d' % ( len (types), f.func_code.co_argcount)
        def new_f( * args, * * kwds):
            for (a, t) in zip (args, types):
                assert isinstance (a, t), 'arg %r does not match %s' % (a, t)
            return f( * args, * * kwds)
        new_f.func_name = f.func_name   # why?
        return new_f
    return check_args

def returns(rtype):
    def check_ret(f):
        def new_f( * args, * * kwds):
            ret = f( * args, * * kwds)
            assert isinstance (ret, rtype), 'return value %r does not match %s' % (ret, rtype)
            return ret
        new_f.func_name = f.func_name
        return new_f
    return check_ret

@returns (( int , float ))
@accepts ( int , ( int , float ))
def func(arg1, arg2):
    return arg1 + arg2

if __name__ = = '__main__' :
    print func( 1 , 2.0 )
    print func( '1' , '2' )

在这段代码中，accepts函数用来保证被装饰的函数有两个参数，第一个参数为int型，第二个参数为int或float型，returns函数保证返回值为int或float型。那么，运行func(1, 2.0)，assert就能通过，而func(’1′, ’2′)就不能通过。

Todo：这里还有一个问题，就是当@returns和@accepts语句交换顺序之后，accepts中检测函数参数个数的assert就无法通过，输出参数个数为0，还不知道是什么原因，待解决。

若去掉check_args函数中的对于f的参数个数的assert判断，则returns和accepts两个decorator无论什么顺序，代码均可正常运行。是由于new_f(*args, **kwds)改变了实际传入的参数的个数？

参考资料：

• PEP 318 — Decorators for Functions and Methods
• PythonDecorators
• Syntactic sugar
• Decorator pattern

–EOF–