Python 中的装饰器
一, 引用
[书] 流畅的Python
[书] Effective Python
二, 基本概念
问题1:装饰器是什么?
解答: 严格来说,装饰器只是语法糖, 装饰器是可调用的对象,可以像常规的可调用对象那样调用,特殊的地方是装饰器的参数是一个函数
问题2:装饰器有什么特性?
解答: 装饰器有2个特性,一是可以把被装饰的函数替换成其他函数, 二是可以在加载模块时候立即执行
def decorate(func):
print(‘running decorate’, func)
def decorate_inner():
print(‘running decorate_inner function’)
return func()
return decorate_inner
<a href=“http://www.magedu.com/members/decorate”>@decorate</a>
def func_1():
print(‘running func_1’)
if __name__ == ‘__main__’:
print(func_1)
#返回值
running decorate <function func_1 at 0x7f29f644d268>
<function decorate.<locals>.decorate_inner at 0x7f29f641cb70>
问题3:如何使用被装饰函数中的参数?
解答: 通过args 和 *kwargs 传递被修饰函数中的参数
def decorate(func):
def decorate_inner(*args, **kwargs):
print(type(args), type(kwargs))
print(‘args’, args, ‘kwargs’, kwargs)
return func(*args, **kwargs)
return decorate_inner
<a href=“http://www.magedu.com/members/decorate”>@decorate</a>
def func_1(*args, **kwargs):
print(args, kwargs)
if __name__ == ‘__main__’:
func_1(‘1’, ‘2’, ‘3’, para_1=‘1’, para_2=‘2’, para_3=‘3’)
#返回值
<class ‘tuple’> <class ‘dict’>
args (‘1’, ‘2’, ‘3’) kwargs {‘para_2’: ‘2’, ‘para_1’: ‘1’, ‘para_3’: ‘3’}
(‘1’, ‘2’, ‘3’) {‘para_2’: ‘2’, ‘para_1’: ‘1’, ‘para_3’: ‘3’}
三, 叠放装饰器
问题1:叠放装饰器执行顺序是什么?
解答: 如果一个函数被多个装饰器修饰,其实应该是该函数先被最里面的装饰器修饰后(下面例子中函数main()先被inner装饰,变成新的函数),变成另一个函数后,再次被装饰器修饰
def outer(func):
print(‘enter outer’, func)
def wrapper():
print(‘running outer’)
func()
return wrapper
def inner(func):
print(‘enter inner’, func)
def wrapper():
print(‘running inner’)
func()
return wrapper
@outer
@inner
def main():
print(‘running main’)
if __name__ == ‘__main__’:
main()
#返回值
enter inner <function main at 0x7fa1c96e8b70>
enter outer <function inner.<locals>.wrapper at 0x7fa1c96e8bf8>
running outer
running inner
running main
四, 标准库中的装饰器
问题1: 标准库中都有哪些装饰器?
解答: 标准库中有多种装饰器, 例如:装饰方法的函数有property, classmethod, staticmethod; functools模块中的lru_cache, singledispatch, wraps 等等
from functools import lru_cache
from functools import singledispatch
from functools import wraps
问题2:为什么要使用@wraps装饰器?它的作用是什么?
解答: 使用装饰器会产生我们可能不希望出现的副作用, 例如:改变被修饰函数名称,对于调试器或者对象序列化器等需要使用内省机制的那些工具,可能会无法正常运行;其实调用装饰器后,会将同一个作用域中原来函数同名的那个变量(例如下面的func_1),重新赋值为装饰器返回的对象;使用@wraps后,会把与内部函数(被修饰函数,例如下面的func_1)相关的重要元数据全部复制到外围函数(例如下面的decorate_inner)
from functools import wraps
def decorate(func):
print(‘running decorate’, func)
@wraps(func)
def decorate_inner():
print(‘running decorate_inner function’, decorate_inner)
return func()
return decorate_inner
<a href=“http://www.magedu.com/members/decorate”>@decorate</a>
def func_1():
print(‘running func_1’, func_1)
if __name__ == ‘__main__’:
func_1()
#返回值
running decorate <function func_1 at 0x7f145d2c2268>
running decorate_inner function <function func_1 at 0x7f145b9731e0>
running func_1 <function func_1 at 0x7f145b9731e0>
五, 装饰器设计模式
问题1: 什么是装饰器设计模式?
解答: 动态的给一个对象添加一些额外的职责,就扩展功能而言,装饰器模式比子类化更加灵活,在设计模式中,装饰器和组件都是抽象类,为了给具体的组件添加行为,具体的装饰器实例要包装具体组件的实例,即,装饰器和所装饰的组件接口一致,对使用该组建的客户透明,将客户的请求转发给该组件,并且可能在转发前后执行一些额外的操作,透明性使得可以递归嵌套多个装饰器,从而可以添加任意多个功能
问题2: Python中的装饰器函数和设计模式中的装饰器模式有什么关系?
解答: 修饰器模式和Python修饰器之间并不是一对一的等价关系, Python装饰器函数更为强大,不仅仅可以实现装饰器模式。