談裝飾器前晕拆,還要先要明白一件事昌妹,Python 中的函數(shù)和 Java寝衫、C++不太一樣柬批,Python 中的函數(shù)可以像普通變量一樣當(dāng)做參數(shù)傳遞給另外一個(gè)函數(shù)啸澡,例如:
def foo():
print("foo")
def bar(func):
func()
bar(foo)
正式回到我們的主題。裝飾器本質(zhì)上是一個(gè) Python 函數(shù)或類氮帐,它可以讓其他函數(shù)或類在不需要做任何代碼修改的前提下增加額外功能嗅虏,裝飾器的返回值也是一個(gè)函數(shù)/類對(duì)象。它經(jīng)常用于有切面需求的場(chǎng)景上沐,比如:插入日志旋恼、性能測(cè)試、事務(wù)處理奄容、緩存冰更、權(quán)限校驗(yàn)等場(chǎng)景,裝飾器是解決這類問(wèn)題的絕佳設(shè)計(jì)昂勒。有了裝飾器蜀细,我們就可以抽離出大量與函數(shù)功能本身無(wú)關(guān)的雷同代碼到裝飾器中并繼續(xù)重用。概括的講戈盈,裝飾器的作用就是為已經(jīng)存在的對(duì)象添加額外的功能奠衔。
先來(lái)看一個(gè)簡(jiǎn)單例子,雖然實(shí)際代碼可能比這復(fù)雜很多:
def foo():
print('i am foo')
現(xiàn)在有一個(gè)新的需求塘娶,希望可以記錄下函數(shù)的執(zhí)行日志归斤,于是在代碼中添加日志代碼:
def foo():
print('i am foo')
logging.info("foo is running")
如果函數(shù) bar()、bar2() 也有類似的需求刁岸,怎么做脏里?再寫一個(gè) logging 在 bar 函數(shù)里?這樣就造成大量雷同的代碼虹曙,為了減少重復(fù)寫代碼迫横,我們可以這樣做番舆,重新定義一個(gè)新的函數(shù):專門處理日志 ,日志處理完之后再執(zhí)行真正的業(yè)務(wù)代碼
def use_logging(func):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
func()
def foo():
print('i am foo')
use_logging(foo)
這樣做邏輯上是沒問(wèn)題的矾踱,功能是實(shí)現(xiàn)了恨狈,但是我們調(diào)用的時(shí)候不再是調(diào)用真正的業(yè)務(wù)邏輯 foo 函數(shù),而是換成了 use_logging 函數(shù)呛讲,這就破壞了原有的代碼結(jié)構(gòu)禾怠, 現(xiàn)在我們不得不每次都要把原來(lái)的那個(gè) foo 函數(shù)作為參數(shù)傳遞給 use_logging 函數(shù),那么有沒有更好的方式的呢贝搁?當(dāng)然有吗氏,答案就是裝飾器。
簡(jiǎn)單裝飾器
def use_logging(func):
def wrapper():
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func() # 把 foo 當(dāng)做參數(shù)傳遞進(jìn)來(lái)時(shí)徘公,執(zhí)行func()就相當(dāng)于執(zhí)行foo()
return wrapper
def foo():
print('i am foo')
foo = use_logging(foo) # 因?yàn)檠b飾器 use_logging(foo) 返回的時(shí)函數(shù)對(duì)象 wrapper牲证,這條語(yǔ)句相當(dāng)于 foo = wrapper
foo() # 執(zhí)行foo()就相當(dāng)于執(zhí)行 wrapper()
use_logging 就是一個(gè)裝飾器,它一個(gè)普通的函數(shù)关面,它把執(zhí)行真正業(yè)務(wù)邏輯的函數(shù) func 包裹在其中坦袍,看起來(lái)像 foo 被 use_logging 裝飾了一樣,use_logging 返回的也是一個(gè)函數(shù)等太,這個(gè)函數(shù)的名字叫 wrapper捂齐。在這個(gè)例子中,函數(shù)進(jìn)入和退出時(shí) 缩抡,被稱為一個(gè)橫切面奠宜,這種編程方式被稱為面向切面的編程。
@ 語(yǔ)法糖
如果你接觸 Python 有一段時(shí)間了的話瞻想,想必你對(duì) @ 符號(hào)一定不陌生了压真,沒錯(cuò) @ 符號(hào)就是裝飾器的語(yǔ)法糖,它放在函數(shù)開始定義的地方蘑险,這樣就可以省略最后一步再次賦值的操作滴肿。
def use_logging(func):
def wrapper():
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func()
return wrapper
@use_logging
def foo():
print("i am foo")
foo()
如上所示,有了 @ 佃迄,我們就可以省去foo = use_logging(foo)這一句了泼差,直接調(diào)用 foo() 即可得到想要的結(jié)果。你們看到了沒有呵俏,foo() 函數(shù)不需要做任何修改堆缘,只需在定義的地方加上裝飾器,調(diào)用的時(shí)候還是和以前一樣普碎,如果我們有其他的類似函數(shù)吼肥,我們可以繼續(xù)調(diào)用裝飾器來(lái)修飾函數(shù),而不用重復(fù)修改函數(shù)或者增加新的封裝。這樣潜沦,我們就提高了程序的可重復(fù)利用性萄涯,并增加了程序的可讀性绪氛。
裝飾器在 Python 使用如此方便都要?dú)w因于 Python 的函數(shù)能像普通的對(duì)象一樣能作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù)唆鸡,可以被賦值給其他變量,可以作為返回值枣察,可以被定義在另外一個(gè)函數(shù)內(nèi)争占。
args、*kwargs
可能有人問(wèn)序目,如果我的業(yè)務(wù)邏輯函數(shù) foo 需要參數(shù)怎么辦臂痕?比如:
def foo(name):
print("i am %s" % name)
我們可以在定義 wrapper 函數(shù)的時(shí)候指定參數(shù):
def wrapper(name):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(name)
return wrapper
這樣 foo 函數(shù)定義的參數(shù)就可以定義在 wrapper 函數(shù)中。這時(shí)猿涨,又有人要問(wèn)了握童,如果 foo 函數(shù)接收兩個(gè)參數(shù)呢?三個(gè)參數(shù)呢叛赚?更有甚者澡绩,我可能傳很多個(gè)。當(dāng)裝飾器不知道 foo 到底有多少個(gè)參數(shù)時(shí)俺附,我們可以用 *args 來(lái)代替:
def wrapper(*args):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
如此一來(lái)肥卡,甭管 foo 定義了多少個(gè)參數(shù),我都可以完整地傳遞到 func 中去事镣。這樣就不影響 foo 的業(yè)務(wù)邏輯了步鉴。這時(shí)還有讀者會(huì)問(wèn),如果 foo 函數(shù)還定義了一些關(guān)鍵字參數(shù)呢璃哟?比如:
def foo(name, age=None, height=None):
print("I am %s, age %s, height %s" % (name, age, height))
這時(shí)氛琢,你就可以把 wrapper 函數(shù)指定關(guān)鍵字函數(shù):
def wrapper(*args, **kwargs):
# args是一個(gè)數(shù)組,kwargs一個(gè)字典
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
帶參數(shù)的裝飾器
裝飾器還有更大的靈活性随闪,例如帶參數(shù)的裝飾器阳似,在上面的裝飾器調(diào)用中,該裝飾器接收唯一的參數(shù)就是執(zhí)行業(yè)務(wù)的函數(shù) foo 蕴掏。裝飾器的語(yǔ)法允許我們?cè)谡{(diào)用時(shí)障般,提供其它參數(shù),比如@decorator(a)盛杰。這樣挽荡,就為裝飾器的編寫和使用提供了更大的靈活性。比如即供,我們可以在裝飾器中指定日志的等級(jí)定拟,因?yàn)椴煌瑯I(yè)務(wù)函數(shù)可能需要的日志級(jí)別是不一樣的。
def use_logging(level):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == "warn":
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
elif level == "info":
logging.info("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
return decorator
@use_logging(level="warn")
def foo(name='foo'):
print("i am %s" % name)
foo()
上面的 use_logging 是允許帶參數(shù)的裝飾器。它實(shí)際上是對(duì)原有裝飾器的一個(gè)函數(shù)封裝青自,并返回一個(gè)裝飾器株依。我們可以將它理解為一個(gè)含有參數(shù)的閉包。當(dāng)我 們使用@use_logging(level="warn")調(diào)用的時(shí)候延窜,Python 能夠發(fā)現(xiàn)這一層的封裝恋腕,并把參數(shù)傳遞到裝飾器的環(huán)境中。
@use_logging(level="warn")等價(jià)于@decorator
類裝飾器
沒錯(cuò)逆瑞,裝飾器不僅可以是函數(shù)荠藤,還可以是類,相比函數(shù)裝飾器获高,類裝飾器具有靈活度大哈肖、高內(nèi)聚、封裝性等優(yōu)點(diǎn)念秧。使用類裝飾器主要依靠類的call方法淤井,當(dāng)使用 @ 形式將裝飾器附加到函數(shù)上時(shí),就會(huì)調(diào)用此方法摊趾。
functools.wraps
使用裝飾器極大地復(fù)用了代碼币狠,但是他有一個(gè)缺點(diǎn)就是原函數(shù)的元信息不見了,比如函數(shù)的docstring严就、name总寻、參數(shù)列表,先看例子:
# 裝飾器
def logged(func):
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ # 輸出 'with_logging'
print func.__doc__ # 輸出 None
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
# 函數(shù)
@logged
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
logged(f)
不難發(fā)現(xiàn)梢为,函數(shù) f 被with_logging取代了渐行,當(dāng)然它的docstring,name就是變成了with_logging函數(shù)的信息了铸董。好在我們有functools.wraps祟印,wraps本身也是一個(gè)裝飾器,它能把原函數(shù)的元信息拷貝到裝飾器里面的 func 函數(shù)中粟害,這使得裝飾器里面的 func 函數(shù)也有和原函數(shù) foo 一樣的元信息了蕴忆。
from functools import wraps
def logged(func):
@wraps(func)
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ # 輸出 'f'
print func.__doc__ # 輸出 'does some math'
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
@logged
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
裝飾器順序
一個(gè)函數(shù)還可以同時(shí)定義多個(gè)裝飾器,比如:
@a
@b
@c
def f ():
pass
它的執(zhí)行順序是從里到外悲幅,最先調(diào)用最里層的裝飾器套鹅,最后調(diào)用最外層的裝飾器,它等效于
f = a(b(c(f)))