Python Python 函数装饰器

stig · 2022-04-25 22:33:33 · 热度: 8

装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分。简单地说：他们是修改其他函数的功能的函数。他们有助于让我们的代码更简短，也更Pythonic（Python范儿）。大多数初学者不知道在哪儿使用它们，所以我将要分享下，哪些区域里装饰器可以让你的代码更简洁。首先，让我们讨论下如何写你自己的装饰器。

这可能是最难掌握的概念之一。我们会每次只讨论一个步骤，这样你能完全理解它。

一切皆对象

首先我们来理解下 Python 中的函数:

def hi(name="yasoob"): return "hi " + name print(hi()) # output: 'hi yasoob' # 我们甚至可以将一个函数赋值给一个变量，比如 greet = hi # 我们这里没有在使用小括号，因为我们并不是在调用hi函数 # 而是在将它放在greet变量里头。我们尝试运行下这个 print(greet()) # output: 'hi yasoob' # 如果我们删掉旧的hi函数，看看会发生什么！ del hi print(hi()) #outputs: NameError print(greet()) #outputs: 'hi yasoob'

在函数中定义函数

刚才那些就是函数的基本知识了。我们来让你的知识更进一步。在 Python 中我们可以在一个函数中定义另一个函数：

def hi(name="yasoob"): print("now you are inside the hi() function") def greet(): return "now you are in the greet() function" def welcome(): return "now you are in the welcome() function" print(greet()) print(welcome()) print("now you are back in the hi() function") hi() #output:now you are inside the hi() function # now you are in the greet() function # now you are in the welcome() function # now you are back in the hi() function # 上面展示了无论何时你调用hi(), greet()和welcome()将会同时被调用。 # 然后greet()和welcome()函数在hi()函数之外是不能访问的，比如： greet() #outputs: NameError: name 'greet' is not defined

那现在我们知道了可以在函数中定义另外的函数。也就是说：我们可以创建嵌套的函数。现在你需要再多学一点，就是函数也能返回函数。

从函数中返回函数

其实并不需要在一个函数里去执行另一个函数，我们也可以将其作为输出返回出来：

def hi(name="yasoob"): def greet(): return "now you are in the greet() function" def welcome(): return "now you are in the welcome() function" if name == "yasoob": return greet else: return welcome a = hi() print(a) #outputs: <function greet at 0x7f2143c01500> #上面清晰地展示了`a`现在指向到hi()函数中的greet()函数 #现在试试这个 print(a()) #outputs: now you are in the greet() function

再次看看这个代码。在 if/else 语句中我们返回 greet 和 welcome，而不是 greet() 和 welcome()。为什么那样？这是因为当你把一对小括号放在后面，这个函数就会执行；然而如果你不放括号在它后面，那它可以被到处传递，并且可以赋值给别的变量而不去执行它。你明白了吗？让我再稍微多解释点细节。

当我们写下 a = hi()，hi() 会被执行，而由于 name 参数默认是 yasoob，所以函数 greet 被返回了。如果我们把语句改为 a = hi(name = "ali")，那么 welcome 函数将被返回。我们还可以打印出 hi()()，这会输出 now you are in the greet() function。

将函数作为参数传给另一个函数

def hi(): return "hi yasoob!" def doSomethingBeforeHi(func): print("I am doing some boring work before executing hi()") print(func()) doSomethingBeforeHi(hi) #outputs:I am doing some boring work before executing hi() # hi yasoob!

现在你已经具备所有必需知识，来进一步学习装饰器真正是什么了。装饰器让你在一个函数的前后去执行代码。

你的第一个装饰器

在上一个例子里，其实我们已经创建了一个装饰器！现在我们修改下上一个装饰器，并编写一个稍微更有用点的程序：

def a_new_decorator(a_func): def wrapTheFunction(): print("I am doing some boring work before executing a_func()") a_func() print("I am doing some boring work after executing a_func()") return wrapTheFunction def a_function_requiring_decoration(): print("I am the function which needs some decoration to remove my foul smell") a_function_requiring_decoration() #outputs: "I am the function which needs some decoration to remove my foul smell" a_function_requiring_decoration = a_new_decorator(a_function_requiring_decoration) #now a_function_requiring_decoration is wrapped by wrapTheFunction() a_function_requiring_decoration() #outputs:I am doing some boring work before executing a_func() # I am the function which needs some decoration to remove my foul smell # I am doing some boring work after executing a_func()

你看明白了吗？我们刚刚应用了之前学习到的原理。这正是 python 中装饰器做的事情！它们封装一个函数，并且用这样或者那样的方式来修改它的行为。现在你也许疑惑，我们在代码里并没有使用 @ 符号？那只是一个简短的方式来生成一个被装饰的函数。这里是我们如何使用 @ 来运行之前的代码：

@a_new_decorator def a_function_requiring_decoration(): """Hey you! Decorate me!""" print("I am the function which needs some decoration to " "remove my foul smell") a_function_requiring_decoration() #outputs: I am doing some boring work before executing a_func() # I am the function which needs some decoration to remove my foul smell # I am doing some boring work after executing a_func() #the @a_new_decorator is just a short way of saying: a_function_requiring_decoration = a_new_decorator(a_function_requiring_decoration)

希望你现在对 Python 装饰器的工作原理有一个基本的理解。如果我们运行如下代码会存在一个问题：

print(a_function_requiring_decoration.__name__)
# Output: wrapTheFunction

这并不是我们想要的！Ouput输出应该是"a_function_requiring_decoration"。这里的函数被warpTheFunction替代了。它重写了我们函数的名字和注释文档(docstring)。幸运的是Python提供给我们一个简单的函数来解决这个问题，那就是functools.wraps。我们修改上一个例子来使用functools.wraps：

from functools import wraps def a_new_decorator(a_func): @wraps(a_func) def wrapTheFunction(): print("I am doing some boring work before executing a_func()") a_func() print("I am doing some boring work after executing a_func()") return wrapTheFunction @a_new_decorator def a_function_requiring_decoration(): """Hey yo! Decorate me!""" print("I am the function which needs some decoration to " "remove my foul smell") print(a_function_requiring_decoration.__name__) # Output: a_function_requiring_decoration

现在好多了。我们接下来学习装饰器的一些常用场景。

蓝本规范:

from functools import wraps def decorator_name(f): @wraps(f) def decorated(*args, **kwargs): if not can_run: return "Function will not run" return f(*args, **kwargs) return decorated @decorator_name def func(): return("Function is running") can_run = True print(func()) # Output: Function is running can_run = False print(func()) # Output: Function will not run

注意：@wraps接受一个函数来进行装饰，并加入了复制函数名称、注释文档、参数列表等等的功能。这可以让我们在装饰器里面访问在装饰之前的函数的属性。

使用场景

现在我们来看一下装饰器在哪些地方特别耀眼，以及使用它可以让一些事情管理起来变得更简单。

授权(Authorization)

装饰器能有助于检查某个人是否被授权去使用一个web应用的端点(endpoint)。它们被大量使用于Flask和Django web框架中。这里是一个例子来使用基于装饰器的授权：

from functools import wraps def requires_auth(f): @wraps(f) def decorated(*args, **kwargs): auth = request.authorization if not auth or not check_auth(auth.username, auth.password): authenticate() return f(*args, **kwargs) return decorated

日志(Logging)

日志是装饰器运用的另一个亮点。这是个例子：

from functools import wraps def logit(func): @wraps(func) def with_logging(*args, **kwargs): print(func.__name__ + " was called") return func(*args, **kwargs) return with_logging @logit def addition_func(x): """Do some math.""" return x + x result = addition_func(4) # Output: addition_func was called

我敢肯定你已经在思考装饰器的一个其他聪明用法了。

带参数的装饰器

来想想这个问题，难道@wraps不也是个装饰器吗？但是，它接收一个参数，就像任何普通的函数能做的那样。那么，为什么我们不也那样做呢？这是因为，当你使用@my_decorator语法时，你是在应用一个以单个函数作为参数的一个包裹函数。记住，Python里每个东西都是一个对象，而且这包括函数！记住了这些，我们可以编写一下能返回一个包裹函数的函数。

在函数中嵌入装饰器

我们回到日志的例子，并创建一个包裹函数，能让我们指定一个用于输出的日志文件。

from functools import wraps def logit(logfile='out.log'): def logging_decorator(func): @wraps(func) def wrapped_function(*args, **kwargs): log_string = func.__name__ + " was called" print(log_string) # 打开logfile，并写入内容 with open(logfile, 'a') as opened_file: # 现在将日志打到指定的logfile opened_file.write(log_string + '\n') return func(*args, **kwargs) return wrapped_function return logging_decorator @logit() def myfunc1(): pass myfunc1() # Output: myfunc1 was called # 现在一个叫做 out.log 的文件出现了，里面的内容就是上面的字符串 @logit(logfile='func2.log') def myfunc2(): pass myfunc2() # Output: myfunc2 was called # 现在一个叫做 func2.log 的文件出现了，里面的内容就是上面的字符串

装饰器类

现在我们有了能用于正式环境的logit装饰器，但当我们的应用的某些部分还比较脆弱时，异常也许是需要更紧急关注的事情。比方说有时你只想打日志到一个文件。而有时你想把引起你注意的问题发送到一个email，同时也保留日志，留个记录。这是一个使用继承的场景，但目前为止我们只看到过用来构建装饰器的函数。

幸运的是，类也可以用来构建装饰器。那我们现在以一个类而不是一个函数的方式，来重新构建logit。

from functools import wraps class logit(object): def __init__(self, logfile='out.log'): self.logfile = logfile def __call__(self, func): @wraps(func) def wrapped_function(*args, **kwargs): log_string = func.__name__ + " was called" print(log_string) # 打开logfile并写入 with open(self.logfile, 'a') as opened_file: # 现在将日志打到指定的文件 opened_file.write(log_string + '\n') # 现在，发送一个通知 self.notify() return func(*args, **kwargs) return wrapped_function def notify(self): # logit只打日志，不做别的 pass

这个实现有一个附加优势，在于比嵌套函数的方式更加整洁，而且包裹一个函数还是使用跟以前一样的语法：

@logit()
def myfunc1():
    pass

现在，我们给 logit 创建子类，来添加 email 的功能(虽然 email 这个话题不会在这里展开)。

class email_logit(logit): ''' 一个logit的实现版本，可以在函数调用时发送email给管理员 ''' def __init__(self, email='admin@myproject.com', *args, **kwargs): self.email = email super(email_logit, self).__init__(*args, **kwargs) def notify(self): # 发送一封email到self.email # 这里就不做实现了 pass

从现在起，@email_logit 将会和 @logit 产生同样的效果，但是在打日志的基础上，还会多发送一封邮件给管理员。

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