装饰器在 python 中使用的频率非常高,它可以在不改动原有函数的基础上对其进行增强功能。
下面主要是介绍装饰器的各种用法,并理解其运行过程。
decro
是一个装饰器函数,其实现是将内部的函数 wrapper
作为返回值返回出去。
在函数 test 上添加 @decro
进行使用,可以将本函数作为一个参数传入到 decro
函数中,然后,然后得到的是装饰器函数内部返回的函数 wrapper
, 我们在调用 test
方法时,其实调用的是装饰器返回的 wrapper
函数,该函数中会调用被装饰的函数 test
def decro(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("wrapper")
return func()
return wrapper
@decro
def test():
print("test")
test()
输出:
wrapper
test
装饰器时在被装饰的函数定义之后立即运行的,当执行到@decro 装饰 test 函数时,会马上执行函数 decro,然后将 wrapper 给返回出去。
def decro(func):
print("decro")
def wrapper(*args, **kwargs):
print("wrapper")
return func()
return wrapper
print("start")
@decro
def test():
print("test")
print("end")
test()
输出如下,可以看到先执行了 start,然后马上执行了装饰器 decro,然后再执行 end,当我们调用 test 函数时,执行了装饰器内部函数 wrapper,然后再调用被装饰的函数 test
start
decro
end
wrapper
test
在使用装饰器时,调用的原方法已经被替换为装饰器返回的新方法了,所以方法的元信息已经被替换了, 通过 name、doc 得到的元数据已经被替换成了新方法的。
def decro(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
""" wrapper doc """
print("wrapper")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@decro
def test():
""" test doc """
print("test")
print("test's __name__ = {}".format(test.__name__))
print("test's __doc__ = {}".format(test.__doc__))
输出如下,会发现函数 test 的函数信息 __name__
和 __doc__
变成 wrapper 的信息。
test's __name__ = wrapper
test's __doc__ = wrapper doc
但是我们不想要改变原方法的元信息,这个时候需要使用 functools.wraps
解决。
from functools import wraps
def decro(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
""" wrapper doc """
print("wrapper")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@decro
def test():
""" test doc """
print("test")
print("test's __name__ = {}".format(test.__name__))
print("test's __doc__ = {}".format(test.__doc__))
输出如下,会发现,test 函数信息没有被替换掉,保证了函数的原汁原味。
test's __name__ = test
test's __doc__ = test doc
装饰器可以增强函数的功能,但是在某些场景我就想要使用原函数,而不想使用装饰之后的函数,可以通过调用__wrapped__来调用原函数。
from functools import wraps
def decro(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
""" wrapper doc """
print("wrapper")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@decro
def test():
""" test doc """
print("test")
test.__wrapped__()
输出如下,输出 text,而没有输出 wrapper,说明调用的是原函数。
test
还有这么一种场景,我们想要在装饰器中添加参数。
想要通过参数决定日志级别,这里的 logged 接收 level 参数并将它作用在内部函数中,返回值是将 decro 函数返回,然后再将函数 test 作为参数从传入到 decro 函数中,再将 wrapper 返回,最终 test 还是替换成了 wrapper,在该方法中使用了传入的 ERROR 的日志级别。
from functools import wraps
import logging
def logged(level):
def decro(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
""" wrapper doc """
logging.log(level, func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decro
@logged(level=logging.ERROR)
def test():
""" test doc """
print("test")
test()
输出了 ERROR 日志级别的日志:
ERROR:root:test
test
上面实现的装饰器是必须要带上参数的,但是有的时候,我们不需要带参数,那么该如何实现?
装饰器的 func 默认值为 None,当传入 level 参数时,则返回偏函数 partial ,该函数会基于 logged 创建一个仅包含 level 的新的函数,这个新的函数作为新的装饰器来装饰 add 函数。
当没有传入 level 参数时,就和普通的装饰器一样使用。
from functools import wraps, partial
import logging
def logged(func=None, level=logging.INFO):
if func is None:
return partial(logged, level=level)
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.log(level, func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@logged(level=logging.ERROR)
def add(a, b):
print("add")
return a + b
@logged
def add2(a, b):
print("add2")
return a + b
print(add(1, 2))
print("-" * 10)
print(add2(1, 2))
输出如下,add 函数的装饰器传入了日志级别为 ERROR 的参数,输出了 ERROR 的日志,而add2 没有。
ERROR:root:add
add
3
----------
add2
3
上面都是使用装饰器来增强函数的功能,但它还可以增强类的功能,对类进行装饰。
下面的例子中,decro 将被装饰的类 Demo 传入进来,主要是将其类中 __getattribute__
方法替换成了 new_getattribute
方法。
def decro(cls):
orig_getattribute = cls.__getattribute__
def new_getattribute(self, name):
print("get name = {}".format(name))
return orig_getattribute(self, name)
cls.__getattribute__ = new_getattribute
return cls
@decro
class Demo:
def __init__(self, num):
self.num = num
d = Demo(1)
print(d.num)
输出如下,获取 num 的值时,调用了装饰器替换的 new_getattribute 方法。
get name = num
1
之前都是使用函数方法来定义装饰器,但其实也可以通过类来定义装饰器。
在类装饰器中定义__init__方法,被它装饰的函数会被传入到 func 参数中,这个时候该类装饰器已经被实例化了,也就是将该实例对象替换了被装饰的函数 say。
当我们调用 say 函数时,其实调用的是类装饰器的对象,这个时候会调用__call__方法,该方法中可以对原函数进行增强,并进行调用原方法。
class logger(object):
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("the function {func}() is running...".format(func=self.func.__name__))
return self.func(*args, **kwargs)
@logger
def say(something):
print("say {}!".format(something))
say("hello")
输出如下:
the function say() is running...
say hello!
这个时候会出现和函数装饰器一样的问题,那就是被装饰的函数的元信息已经被替换掉了,这个时候我们还是想保留原有的原信息。
还是使用 wraps 函数来解决该问题。
from functools import wraps
class logger(object):
""" logger doc """
def __init__(self, func):
wraps(func)(self)
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("the function {func}() is running...".format(func=self.__wrapped__.__name__))
return self.__wrapped__(*args, **kwargs)
@logger
def say(something):
""" say doc """
print("say {}!".format(something))
say("hello2")
print(say.__doc__)
输出的是 say 方法的 doc:
the function say() is running...
say hello2!
say doc
那么带参数的类装饰器该如何实现呢?
在 __init__
方法中接收装饰器传入的参数,保存起来,然后再通过 __call__
函数将内部函数 wrapper 给返回出去,这个时候被装饰的函数已经被 wrapper 给替换了。
class logger(object):
def __init__(self, level="INFO"):
self.level = level
def __call__(self, func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("[{level}]: the function {func}() is running...".format(level=self.level, func=func.__name__))
func(*args, **kwargs)
return wrapper
@logger(level="ERROR")
def say(something):
print("say {}!".format(something))
say("hello2")
输出如下,调用 say 函数也就是调用 wrapper 函数:
[ERROR]: the function say() is running...
say hello2!
装饰器的用法很多,封装成库,给其他人使用也非常的方便,我们需要理解它的运行过程,才能更好的使用它。
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