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為什么在Python代碼中裝飾器很重要

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要理解什么是裝飾器,您首先需要熟悉Python處理函數(shù)的方式。從它的觀點來看,函數(shù)和對象沒有什么不同。它們有屬性,可以重新分配:

 01什么是裝飾器?

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要理解什么是裝飾器,您首先需要熟悉Python處理函數(shù)的方式。從它的觀點來看,函數(shù)和對象沒有什么不同。它們有屬性,可以重新分配:

 

  1. def func():  
  2.   print('hello from func')  
  3. func()  
  4. > hello from func  
  5. new_func = func  
  6. new_func()  
  7. > hello from func  
  8. print(new_func.__name__)  
  9. > func 

此外,你還可以將它們作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù):

 

  1. def func():  
  2.   print('hello from func')  
  3. def call_func_twice(callback):  
  4.   callback()  
  5.   callback()  
  6. call_func_twice(func)  
  7. > hello from func  
  8. > hello from func 

現(xiàn)在,我們介紹裝飾器。裝飾器(decorator)用于修改函數(shù)或類的行為。實現(xiàn)這一點的方法是定義一個返回另一個函數(shù)的函數(shù)(裝飾器)。這聽起來很復雜,但是通過這個例子你會理解所有的東西:

 

  1. def logging_decorator(func): 
  2.   def logging_wrapper(*args, **kwargs): 
  3.     print(f'Before {func.__name__}'
  4.     func(*args, **kwargs) 
  5.     print(f'After {func.__name__}'
  6.   return logging_wrapper 
  7.      
  8. @logging_decorator 
  9. def sum(x, y): 
  10.   print(x + y) 
  11.    
  12. sum(2, 5) 
  13. > Before sum 
  14. > 7 
  15. After sum 

讓我們一步一步來:

  1. 首先,我們在第1行定義logging_decorator函數(shù)。它只接受一個參數(shù),也就是我們要修飾的函數(shù)。
  2. 在內(nèi)部,我們定義了另一個函數(shù):logging_wrapper。然后返回logging_wrapper,并使用它來代替原來的修飾函數(shù)。
  3. 在第7行,您可以看到如何將裝飾器應用到sum函數(shù)。
  4. 在第11行,當我們調用sum時,它不僅僅調用sum。它將調用logging_wrapper,它將在調用sum之前和之后記錄日志。

02為什么需要裝飾器

這很簡單:可讀性。Python因其清晰簡潔的語法而備受贊譽,裝飾器也不例外。如果有任何行為是多個函數(shù)共有的,那么您可能需要制作一個裝飾器。下面是一些可能會派上用場的例子:

  1. 在運行時檢查實參類型
  2. 基準函數(shù)調用
  3. 緩存功能的結果
  4. 計數(shù)函數(shù)調用
  5. 檢查元數(shù)據(jù)(權限、角色等)
  6. 元編程

和更多…

現(xiàn)在我們將列出一些代碼示例。

03例子

帶有返回值的裝飾器

假設我們想知道每個函數(shù)調用需要多長時間。而且,函數(shù)大多數(shù)時候都會返回一些東西,所以裝飾器也必須處理它:

 

  1. def timer_decorator(func): 
  2.   def timer_wrapper(*args, **kwargs): 
  3.     import datetime                  
  4.     before = datetime.datetime.now()                      
  5.     result = func(*args,**kwargs)                 
  6.     after = datetime.datetime.now()                       
  7.     print "Elapsed Time = {0}".format(after-before)       
  8.     return result 
  9.      
  10. @timer_decorator 
  11. def sum(x, y): 
  12.   print(x + y) 
  13.   return x + y 
  14.    
  15. sum(2, 5) 
  16. > 7 
  17. > Elapsed Time = some time 

可以看到,我們將返回值存儲在第5行的result中。但在返回之前,我們必須完成對函數(shù)的計時。這是一個沒有裝飾者就不可能實現(xiàn)的行為例子。

帶有參數(shù)的裝飾器

有時候,我們想要一個接受值的裝飾器(比如Flask中的@app.route('/login'):

 

  1. def permission_decorator(permission): 
  2.   def _permission_decorator(func): 
  3.     def permission_wrapper(*args, **kwargs): 
  4.       if someUserApi.hasPermission(permission): 
  5.         result = func(*args, **kwargs) 
  6.         return result 
  7.       return None 
  8.     return permission wrapper 
  9.   return _permission_decorator 
  10.  
  11. @permission_decorator('admin'
  12. def delete_user(user): 
  13.   someUserApi.deleteUser(user

為了實現(xiàn)這一點,我們定義了一個額外的函數(shù),它接受一個參數(shù)并返回一個裝飾器。

帶有類的裝飾器

使用類代替函數(shù)來修飾是可能的。唯一的區(qū)別是語法,所以請使用您更熟悉的語法。下面是使用類重寫的日志裝飾器:

 

  1. class Logging:  
  2.    
  3.     def __init__(self, function):  
  4.         self.function = function  
  5.    
  6.     def __call__(self, *args, **kwargs): 
  7.       print(f'Before {self.function.__name__}'
  8.       self.function(*args, **kwargs) 
  9.       print(f'After {self.function.__name__}'
  10.    
  11.    
  12. @Logging 
  13. def sum(x, y): 
  14.   print(x + y) 
  15.  
  16. sum(5, 2) 
  17. > Before sum 
  18. > 7 
  19. After sum 

這樣做的好處是,您不必處理嵌套函數(shù)。你所需要做的就是定義一個類并覆蓋__call__方法。

裝飾類

有時,您可能想要修飾類中的每個方法。你可以這樣寫

 

  1. class MyClass:  
  2.   @decorator  
  3.   def func1(self):  
  4.     pass  
  5.   @decorator  
  6.   def func2(self):  
  7.     pass 

但如果你有很多方法,這可能會失控。值得慶幸的是,有一種方法可以一次性裝飾整個班級:

 

  1. def logging_decorator(func): 
  2.   def logging_wrapper(*args, **kwargs): 
  3.     print(f'Before {func.__name__}'
  4.     result = func(*args, **kwargs) 
  5.     print(f'After {func.__name__}'
  6.     return result 
  7.   return logging_wrapper 
  8.  
  9. def log_all_class_methods(cls): 
  10.     class NewCls(object): 
  11.       def __init__(self, *args, **kwargs): 
  12.         self.original = cls(*args, **kwargs) 
  13.        
  14.       def __getattribute__(self, s): 
  15.         try:     
  16.           x = super(NewCls,self).__getattribute__(s) 
  17.         except AttributeError:       
  18.           pass 
  19.         else
  20.           return x 
  21.         x = self.original.__getattribute__(s) 
  22.         if type(x) == type(self.__init__):  
  23.           return logging_decorator(x)                  
  24.         else
  25.           return x 
  26.     return NewCls 
  27.      
  28. @log_all_class_methods 
  29. class SomeMethods: 
  30.   def func1(self): 
  31.     print('func1'
  32.      
  33.   def func2(self): 
  34.     print('func2'
  35.      
  36. methods = SomeMethods() 
  37. methods.func1() 
  38. > Before func1 
  39. > func1 
  40. After func1 

現(xiàn)在,不要驚慌。這看起來很復雜,但邏輯是一樣的:

  • 首先,我們讓logging_decorator保持原樣。它將應用于類的所有方法。
  • 然后我們定義一個新的裝飾器:log_all_class_methods。它類似于普通的裝飾器,但卻返回一個類。
  • NewCls有一個自定義的__getattribute__。對于對原始類的所有調用,它將使用logging_decorator裝飾函數(shù)。

內(nèi)置的修飾符

您不僅可以定義自己的decorator,而且在標準庫中也提供了一些decorator。我將列出與我一起工作最多的三個人:

@property -一個內(nèi)置插件的裝飾器,它允許你為類屬性定義getter和setter。

@lru_cache - functools模塊的裝飾器。它記憶函數(shù)參數(shù)和返回值,這對于純函數(shù)(如階乘)很方便。

@abstractmethod——abc模塊的裝飾器。指示該方法是抽象的,且缺少實現(xiàn)細節(jié)。

責任編輯:華軒 來源: Python學會
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