关于python:Python装饰器

引入装璜器

如果想在一个函数执行前后执行一些别的代码,比方打印一点日志用来输入这个函数的调用状况那应该怎么做呢?

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8

def logger(fn):                                    # 函数作为参数即fn能够为任何参数
    def wrap(*args, **kwargs):                    # 可变参数args和kwargs
        print('call {}'.format(fn.__name__))    
        ret = fn(*args, **kwargs)                # 函数调用时的参数解构
        print('{} called'.format(fn.__name__))
        return ret                                # 返回函数的返回值
    return wrap

def add(x, y):
    return x + y

logger_add = logger(add)
print(logger_add.__name__)
print(logger_add)
ret = logger_add(3, 5)
print(ret)

#输入后果:
wrap
<function logger.<locals>.wrap at 0x7fba35f4fe18>
call add
add called
8

<!–more–>

也能够用以下形式来实现这种成果

@logger                                                                                  
def add(x, y):                                                                            
    return x + y                                                                         ret = add(3, 5)                                                                      
print(ret) 

# 输入后果:
call add
add called
8

这就是Python装璜器的一个简略应用

什么是装璜器?

装璜器是用于软件设计模式的名称。 装璜器能够动静地扭转函数,办法或类的性能,而不用间接应用子类或扭转被装璜的函数的源代码。Python装璜器是对Python语法的一种非凡扭转,它容许咱们更不便地批改函数,办法以及类。

当咱们依照以下形式编写代码时:

@logger
def add(x, y):
    ...

和独自执行上面的步骤是一样的:

def add(x, y):
    ...
logger_add = logger(add)

装璜器外部的代码个别会创立一个新的函数,利用*args**kwargs来承受任意的参数,上述代码中的wrap()函数就是这样的。在这个函数外部,咱们须要调用原来的输出函数(即被包装的函数,它是装璜器的输出参数)并返回它的后果。然而也能够增加任何想要增加的代码,比方在上述代码中输入函数的调用状况,也能够增加计时解决等等。这个新创建的wrap函数会作为装璜器的后果返回,取代了原来的函数。

所以在Python中,装璜器的参数是一个函数, 返回值是一个函数的函数

装璜器的示例:计时解决

写一个装璜器,用来计算一个函数的执行工夫

import time

def timethis(fn):
    def wrap(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        ret = fn(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(fn.__name__, end - start)
        return ret
    return wrap

如果要对add函数计时:

@timethis
def add(x, y):
    return x + y

ret = add(3, 5)
print(ret)

# 输入后果
add 1.9073486328125e-06
8

如果要对sleep函数计时:

@timethis
def sleep(x):
    time.sleep(x)

sleep(3)

# 输入后果
sleep 3.003262519836426

保留被装璜函数的元信息

什么是函数的元信息

比方装璜器的名称,装璜器的doc等等。咱们能够应用dir函数列出函数的所有元信息:dir(sleep),输入后果如下

['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']

能够看到有很多的元信息,咱们比拟罕用的是__name____doc__这两个属性\

而且__doc__属性也就是函数的文档信息,能够通过help函数查看失去

为什么要保留被装璜函数的元信息

改写装璜器的利用1:计时解决中的sleep函数如下:

@timeit
def sleep(x):
    '''This function is sleep.'''
    time.sleep(x)

sleep(3)
print(sleep.__name__)
print(sleep.__doc__)

以上代码输入后果如下:

3.0032713413238525
wrap
None

能够发现sleep函数的__name__是wrap,而不是sleep,而__doc__属性为空,而不是sleep函数的docstring。也就是说通过装璜器装璜过后的函数的元信息产生了扭转,这时候如果程序须要函数的元信息,那么就有问题了。

如何保留被装璜函数的元信息

计划1:手动给被装璜函数的元信息赋值

__name____doc__这两个属性为例

import time

def timeit(fn):
    def wrap(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        ret = fn(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(end - start)
        return ret
    wrap.__doc__ = fn.__doc__    # 手动赋值__doc__信息
    wrap.__name__ = fn.__name__    # 手动赋值__name__信息
    return wrap

@timeit
def sleep(x):
    '''This function is sleep.'''
    time.sleep(x)

if __name__ == "__main__":
    sleep(3)
    # print(dir(sleep))
    print(sleep.__name__)
    print(sleep.__doc__)

输入后果如下

3.004547119140625
sleep
This function is sleep.

能够发现,__name____doc__这两个属性的确赋值胜利了。

咱们能够将元信息赋值的过程改写为函数,如下

import time


def copy_properties(src, dst):    # 将元信息赋值的过程改成函数copy_properties
    dst.__name__ = src.__name__
    dst.__doc__ = src.__doc__

def timeit(fn):
    def wrap(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        ret = fn(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(end - start)
        return ret
    copy_properties(fn, wrap)    # 调用copy_properties函数批改元信息
    return wrap

@timeit
def sleep(x):
    '''This function is sleep.'''
    time.sleep(x)

if __name__ == "__main__":
    sleep(3)
    # print(dir(sleep))
    print(sleep.__name__)
    print(sleep.__doc__)

这样批改后,同样能够解决问题。

持续批改copy_properties函数,使得copy_properties能够返回一个函数

def copy_properties(src):
    def _copy(dst):    # 内置一个_copy函数便于返回
        dst.__name__ = src.__name__
        dst.__doc__ = src.__doc__
    return _copy

def timeit(fn):
    def wrap(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        ret = fn(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(end - start)
        return ret
    copy_properties(fn)(wrap)    # 调用copy_properties函数
    return wrap

同样能够问题。

如果持续批改copy_properties函数,使得_copy函数是一个装璜器,传入dst,返回dst,批改如下:

def copy_properties(src):    # 先固定dst,传入src
    def _copy(dst):    # 传入dst
        dst.__name__ = src.__name__
        dst.__doc__ = src.__doc__
        return dst    # 返回dst
    return _copy    # 返回一个装璜器

def timeit(fn):
    @copy_properties(fn)    # 带参数装璜器的应用办法
    def wrap(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        ret = fn(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(end - start)
        return ret
    return wrap

copy_properties在此处返回一个带参数的装璜器,因而能够间接依照装璜器的应用办法来装璜wrap函数,这个批改copy_properties函数的过程称为函数的柯里化。

计划2:应用functools库的@wraps装璜器

functools库的@wraps装璜器实质上就是copy_properties函数的高级版本:蕴含更多的函数元信息。首先查看wrap装璜器的帮忙信息:

import functools
help(functools.wraps)

wrap装璜器函数的原型是:

wraps(wrapped, assigned=('module', 'name', 'qualname', 'doc', 'annotations'), updated=('dict',))

所以这个装璜器会复制module等元信息,然而也不是所有的元信息,并且会更新dict。

应用示例如下:

import time
import functools

def timeit(fn):
    @functools.wraps(fn)    # wraps装璜器的应用
    def wrap(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        ret = fn(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(end - start)
        return ret
    return wrap

def sleep(x):
    time.sleep(x)

print(sleep.__name__)
print(sleep.__doc__)

编写一个带参数的装璜器

如果上述的timeit装璜器,咱们须要输入执行工夫超过若干秒(比方一秒)的函数的名称和执行工夫,那么就须要给装璜器传入一个参数s,示意传入的工夫距离,默认为1s。

咱们能够给写好的装璜器外面包一个函数timeitS,工夫距离s作为这个函数的参数传入,并且对内层的函数可见,而后这个函数返回写好的装璜器。

import time
import functools


def timeitS(s):
    def timeit(fn):
        @functools.wraps(fn)
        def wrap(*args, **kwargs):
            start = time.time()
            ret = fn(*args, **kwargs)
            end = time.time()
            if end - start > s:
                print('call {} takes {}s'.format(fn.__name__, end - start))
            else:
                print('call {} takes {}s less than {}'.format(fn.__name__, end - start, s))
            return ret
        return wrap
    return timeit

@timeitS(2)
def sleep(x):
    time.sleep(x)

sleep(3)
sleep(1)

输入后果如下:

call sleep takes 3.001342535018921s
call sleep takes 1.000471830368042s less than 2

所以,咱们能够将带参数的装璜器了解为:

  • 带参数的装璜器就是一个函数, 这个函数返回一个不带参数的装璜器

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