Python的装饰器使用详解

Python  /  管理员 发布于 7年前   155

Python有大量强大又贴心的特性，如果要列个最受欢迎排行榜，那么装饰器绝对会在其中。

初识装饰器，会感觉到优雅且神奇，想亲手实现时却总有距离感，就像深闺的冰美人一般。这往往是因为理解装饰器时把其他的一些概念混杂在一起了。待我抚去层层面纱，你会看到纯粹的装饰器其实蛮简单直率的。

装饰器的原理

在解释器下跑个装饰器的例子，直观地感受一下。
# make_bold就是装饰器，实现方式这里略去

>>> @make_bold... def get_content():...  return 'hello world'...>>> get_content()'<b>hello world</b>'

被 make_bold 装饰的 get_content ，调用后返回结果会自动被 b 标签包住。怎么做到的呢，简单4步就能明白了。

1. 函数是对象

我们定义个 get_content 函数。这时 get_content 也是个对象，它能做所有对象的操作。

def get_content():  return 'hello world'

它有 id ，有 type ，有值。

>>> id(get_content)140090200473112>>> type(get_content)<class 'function'>>>> get_content<function get_content at 0x7f694aa2be18>

跟其他对象一样可以被赋值给其它变量。

>>> func_name = get_content>>> func_name()'hello world'

它可以当参数传递，也可以当返回值

>>> def foo(bar):...   print(bar())...   return bar...>>> func = foo(get_content)hello world>>> func()'hello world'

2. 自定义函数对象

我们可以用 class 来构造函数对象。有成员函数 __call__ 的就是函数对象了，函数对象被调用时正是调用的 __call__ 。

class FuncObj(object):  def __init__(self, name):    print('Initialize')    self.name= name  def __call__(self):    print('Hi', self.name)

我们来调用看看。可以看到， 函数对象的使用分两步：构造和调用 (同学们注意了，这是考点)。

>>> fo = FuncObj('python')Initialize>>> fo()Hi python

3. @ 是个语法糖

装饰器的 @ 没有做什么特别的事，不用它也可以实现一样的功能，只不过需要更多的代码。

@make_bolddef get_content():  return 'hello world'# 上面的代码等价于下面的def get_content():  return 'hello world'get_content = make_bold(get_content)

make_bold 是个函数，要求入参是函数对象，返回值是函数对象。 @ 的语法糖其实是省去了上面最后一行代码，使可读性更好。用了装饰器后，每次调用 get_content ，真正调用的是 make_bold 返回的函数对象。

4. 用类实现装饰器

入参是函数对象，返回是函数对象，如果第2步里的类的构造函数改成入参是个函数对象，不就正好符合要求吗？我们来试试实现 make_bold 。

class make_bold(object):  def __init__(self, func):    print('Initialize')    self.func = func  def __call__(self):    print('Call')    return '<b>{}</b>'.format(self.func())

大功告成，看看能不能用。

>>> @make_bold... def get_content():...   return 'hello world'...Initialize>>> get_content()Call'<b>hello world</b>'

成功实现装饰器！是不是很简单？

这里分析一下之前强调的 构造 和 调用 两个过程。我们去掉 @ 语法糖好理解一些。
# 构造，使用装饰器时构造函数对象，调用了__init__

>>> get_content = make_bold(get_content)Initialize# 调用，实际上直接调用的是make_bold构造出来的函数对象>>> get_content()Call'<b>hello world</b>'

到这里就彻底清楚了，完结撒花，可以关掉网页了~~~(如果只是想知道装饰器原理的话)

函数版装饰器

阅读源码时，经常见到用嵌套函数实现的装饰器，怎么理解？同样仅需4步。

1. def 的函数对象初始化

用 class 实现的函数对象很容易看到什么时候 构造 的，那 def 定义的函数对象什么时候 构造 的呢？
# 这里的全局变量删去了无关的内容

>>> globals(){}>>> def func():...   pass...>>> globals(){'func': <function func at 0x10f5baf28>}

不像一些编译型语言，程序在启动时函数已经构造那好了。上面的例子可以看到，执行到 def 会才构造出一个函数对象，并赋值给变量 make_bold 。

这段代码和下面的代码效果是很像的。

class NoName(object):  def __call__(self):    passfunc = NoName()

2. 嵌套函数

Python的函数可以嵌套定义。

def outer():  print('Before def:', locals())  def inner():    pass  print('After def:', locals())  return inner

inner 是在 outer 内定义的，所以算 outer 的局部变量。执行到 def inner 时函数对象才创建，因此每次调用 outer 都会创建一个新的 inner 。下面可以看出，每次返回的 inner 是不同的。

>>> outer()Before def: {}After def: {'inner': <function outer.<locals>.inner at 0x7f0b18fa0048>}<function outer.<locals>.inner at 0x7f0b18fa0048>>>> outer()Before def: {}After def: {'inner': <function outer.<locals>.inner at 0x7f0b18fa00d0>}<function outer.<locals>.inner at 0x7f0b18fa00d0>

3. 闭包

嵌套函数有什么特别之处？因为有闭包。

def outer():  msg = 'hello world'  def inner():    print(msg)  return inner

下面的试验表明， inner 可以访问到 outer 的局部变量 msg 。

>>> func = outer()>>> func()hello world

闭包有2个特点
1. inner 能访问 outer 及其祖先函数的命名空间内的变量(局部变量，函数参数)。
2. 调用 outer 已经返回了，但是它的命名空间被返回的 inner 对象引用，所以还不会被回收。

这部分想深入可以去了解Python的LEGB规则。

4. 用函数实现装饰器

装饰器要求入参是函数对象，返回值是函数对象，嵌套函数完全能胜任。

def make_bold(func):  print('Initialize')  def wrapper():    print('Call')    return '<b>{}</b>'.format(func())  return wrapper

用法跟类实现的装饰器一样。可以去掉 @ 语法糖分析下 构造 和 调用 的时机。

>>> @make_bold... def get_content():...   return 'hello world'...Initialize>>> get_content()Call'<b>hello world</b>'

因为返回的 wrapper 还在引用着，所以存在于 make_bold 命名空间的 func 不会消失。 make_bold 可以装饰多个函数， wrapper 不会调用混淆，因为每次调用 make_bold ，都会有创建新的命名空间和新的 wrapper 。

到此函数实现装饰器也理清楚了，完结撒花，可以关掉网页了~~~(后面是使用装饰的常见问题)

常见问题

1. 怎么实现带参数的装饰器？

带参数的装饰器，有时会异常的好用。我们看个例子。

>>> @make_header(2)... def get_content():...   return 'hello world'...>>> get_content()'<h2>hello world</h2>'

怎么做到的呢？其实这跟装饰器语法没什么关系。去掉 @ 语法糖会变得很容易理解。

@make_header(2)def get_content():  return 'hello world'# 等价于def get_content():  return 'hello world'unnamed_decorator = make_header(2)get_content = unnamed_decorator(get_content)

上面代码中的 unnamed_decorator 才是真正的装饰器， make_header 是个普通的函数，它的返回值是装饰器。

来看一下实现的代码。

def make_header(level):  print('Create decorator')  # 这部分跟通常的装饰器一样，只是wrapper通过闭包访问了变量level  def decorator(func):    print('Initialize')    def wrapper():      print('Call')      return '<h{0}>{1}</h{0}>'.format(level, func())    return wrapper  # make_header返回装饰器  return decorator

看了实现代码，装饰器的 构造 和 调用 的时序已经很清楚了。

>>> @make_header(2)... def get_content():...   return 'hello world'...Create decoratorInitialize>>> get_content()Call'<h2>hello world</h2>'

2. 如何装饰有参数的函数？

为了有条理地理解装饰器，之前例子里的被装饰函数有意设计成无参的。我们来看个例子。

@make_bolddef get_login_tip(name):  return 'Welcome back, {}'.format(name)

最直接的想法是把 get_login_tip 的参数透传下去。

class make_bold(object):  def __init__(self, func):    self.func = func  def __call__(self, name):    return '<b>{}</b>'.format(self.func(name))

如果被装饰的函数参数是明确固定的，这么写是没有问题的。但是 make_bold 明显不是这种场景。它既需要装饰没有参数的 get_content ，又需要装饰有参数的 get_login_tip 。这时候就需要可变参数了。

class make_bold(object):  def __init__(self, func):    self.func = func  def __call__(self, *args, **kwargs):    return '<b>{}</b>'.format(self.func(*args, **kwargs))

当装饰器不关心被装饰函数的参数，或是被装饰函数的参数多种多样的时候，可变参数非常合适。可变参数不属于装饰器的语法内容，这里就不深入探讨了。

3. 一个函数能否被多个装饰器装饰？

下面这么写合法吗？

@make_italic@make_bolddef get_content():  return 'hello world'

合法。上面的的代码和下面等价，留意一下装饰的顺序。

def get_content():  return 'hello world'get_content = make_bold(get_content) # 先装饰离函数定义近的get_content = make_italic(get_content)

4. functools.wraps 有什么用？

Python的装饰器倍感贴心的地方是对调用方透明。调用方完全不知道也不需要知道调用的函数被装饰了。这样我们就能在调用方的代码完全不改动的前提下，给函数patch功能。

为了对调用方透明，装饰器返回的对象要伪装成被装饰的函数。伪装得越像，对调用方来说差异越小。有时光伪装函数名和参数是不够的，因为Python的函数对象有一些元信息调用方可能读取了。为了连这些元信息也伪装上， functools.wraps 出场了。它能用于把被调用函数的 __module__ ， __name__ ， __qualname__ ， __doc__ ， __annotations__ 赋值给装饰器返回的函数对象。

import functoolsdef make_bold(func):  @functools.wraps(func)  def wrapper(*args, **kwargs):    return '<b>{}</b>'.format(func(*args, **kwargs))  return wrapper

对比一下效果。

>>> @make_bold... def get_content():...   '''Return page content'''...   return 'hello world'# 不用functools.wraps的结果>>> get_content.__name__'wrapper'>>> get_content.__doc__>>># 用functools.wraps的结果>>> get_content.__name__'get_content'>>> get_content.__doc__'Return page content'

实现装饰器时往往不知道调用方会怎么用，所以养成好习惯加上 functools.wraps 吧。

这次是真・完结了，撒花吧~~~