Python中的装饰器用法详解

代码如下:

def foo():
print 'in foo()'
foo()

代码如下:

import time
def foo():
start = time.clock()
print 'in foo()'
end = time.clock()
print 'used:', end - start

foo()

怎么办呢？如果把以上新增加的代码复制到foo2里，这就犯了大忌了~复制什么的难道不是最讨厌了么！而且，如果B君继续看了其他的函数呢？

1.2. 以不变应万变，是变也

还记得吗，函数在Python中是一等公民，那么我们可以考虑重新定义一个函数timeit，将foo的引用传递给他，然后在timeit中调用foo并进行计时，这样，我们就达到了不改动foo定义的目的，而且，不论B君看了多少个函数，我们都不用去修改函数定义了！

代码如下:

import time

def foo():
print 'in foo()'

def timeit(func):
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start

timeit(foo)

1.3. 最大限度地少改动！

既然如此，我们就来想想办法不修改调用的代码；如果不修改调用代码，也就意味着调用foo()需要产生调用timeit(foo)的效果。我们可以想到将timeit赋值给foo，但是timeit似乎带有一个参数……想办法把参数统一吧！如果timeit(foo)不是直接产生调用效果，而是返回一个与foo参数列表一致的函数的话……就很好办了，将timeit(foo)的返回值赋值给foo，然后，调用foo()的代码完全不用修改！

代码如下:

#-*- coding: UTF-8 -*-
import time

def foo():
print 'in foo()'

# 定义一个计时器，传入一个，并返回另一个附加了计时功能的方法
def timeit(func):

# 定义一个内嵌的包装函数，给传入的函数加上计时功能的包装
def wrapper():
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start

# 将包装后的函数返回
return wrapper

foo = timeit(foo)
foo()

这个例子仅用于演示，并没有考虑foo带有参数和有返回值的情况，完善它的重任就交给你了 ：）

上面这段代码看起来似乎已经不能再精简了，Python于是提供了一个语法糖来降低字符输入量。

代码如下:

import time

def timeit(func):
def wrapper():
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start
return wrapper

@timeit
def foo():
print 'in foo()'

foo()

要理解python的装饰器，我们首先必须明白在Python中函数也是被视为对象。这一点很重要。先看一个例子：

代码如下:

def shout(word="yes") :
return word.capitalize()+" !"

print shout()
# 输出 : 'Yes !'

# 作为一个对象，你可以把函数赋给任何其他对象变量

scream = shout

# 注意我们没有使用圆括号，因为我们不是在调用函数
# 我们把函数shout赋给scream，也就是说你可以通过scream调用shout

print scream()
# 输出 : 'Yes !'

# 还有，你可以删除旧的名字shout，但是你仍然可以通过scream来访问该函数

del shout
try :
print shout()
except NameError, e :
print e
#输出 : "name 'shout' is not defined"

print scream()
# 输出 : 'Yes !'

代码如下:

def talk() :

# 你可以在talk中定义另外一个函数
def whisper(word="yes") :
return word.lower()+"...";

# ... 并且立马使用它

print whisper()

# 你每次调用'talk'，定义在talk里面的whisper同样也会被调用
talk()
# 输出 :
# yes...

# 但是"whisper" 不会单独存在:

try :
print whisper()
except NameError, e :
print e
#输出 : "name 'whisper' is not defined"*

从以上两个例子我们可以得出，函数既然作为一个对象，因此：

1. 其可以被赋给其他变量

2. 其可以被定义在另外一个函数内

这也就是说，函数可以返回一个函数，看下面的例子：

代码如下:

def getTalk(type="shout") :

# 我们定义另外一个函数
def shout(word="yes") :
return word.capitalize()+" !"

def whisper(word="yes") :
return word.lower()+"...";

# 然后我们返回其中一个
if type == "shout" :
# 我们没有使用(),因为我们不是在调用该函数
# 我们是在返回该函数
return shout
else :
return whisper

# 然后怎么使用呢 ?

# 把该函数赋予某个变量
talk = getTalk()

# 这里你可以看到talk其实是一个函数对象:
print talk
#输出 :

# 该对象由函数返回的其中一个对象:
print talk()

# 或者你可以直接如下调用 :
print getTalk("whisper")()
#输出 : yes...

代码如下:

def doSomethingBefore(func) :
print "I do something before then I call the function you gave me"
print func()

doSomethingBefore(scream)
#输出 :
#I do something before then I call the function you gave me
#Yes !

手工装饰

那么如何进行手动装饰呢？

代码如下:

# 装饰器是一个函数，而其参数为另外一个函数
def my_shiny_new_decorator(a_function_to_decorate) :

# 在内部定义了另外一个函数：一个封装器。
# 这个函数将原始函数进行封装，所以你可以在它之前或者之后执行一些代码
def the_wrapper_around_the_original_function() :

# 放一些你希望在真正函数执行前的一些代码
print "Before the function runs"

# 执行原始函数
a_function_to_decorate()

# 放一些你希望在原始函数执行后的一些代码
print "After the function runs"

#在此刻，"a_function_to_decrorate"还没有被执行，我们返回了创建的封装函数
#封装器包含了函数以及其前后执行的代码，其已经准备完毕
return the_wrapper_around_the_original_function

# 现在想象下，你创建了一个你永远也不远再次接触的函数
def a_stand_alone_function() :
print "I am a stand alone function, don't you dare modify me"

a_stand_alone_function()
#输出: I am a stand alone function, don't you dare modify me

# 好了，你可以封装它实现行为的扩展。可以简单的把它丢给装饰器
# 装饰器将动态地把它和你要的代码封装起来，并且返回一个新的可用的函数。
a_stand_alone_function_decorated = my_shiny_new_decorator(a_stand_alone_function)
a_stand_alone_function_decorated()
#输出 :
#Before the function runs
#I am a stand alone function, don't you dare modify me
#After the function runs

代码如下:

a_stand_alone_function = my_shiny_new_decorator(a_stand_alone_function)
a_stand_alone_function()
#输出 :
#Before the function runs
#I am a stand alone function, don't you dare modify me
#After the function runs

# And guess what, that's EXACTLY what decorators do !

前面的例子，我们可以使用装饰器的语法：

代码如下:

@my_shiny_new_decorator
def another_stand_alone_function() :
print "Leave me alone"

another_stand_alone_function()
#输出 :
#Before the function runs
#Leave me alone
#After the function runs

代码如下:

def bread(func) :
def wrapper() :
print ""
func()
print "<\______/>"
return wrapper

def ingredients(func) :
def wrapper() :
print "#tomatoes#"
func()
print "~salad~"
return wrapper

def sandwich(food="--ham--") :
print food

sandwich()
#输出 : --ham--
sandwich = bread(ingredients(sandwich))
sandwich()
#outputs :
#
# #tomatoes#
# --ham--
# ~salad~
#<\______/>

代码如下:

@bread
@ingredients
def sandwich(food="--ham--") :
print food

sandwich()
#输出 :
#
# #tomatoes#
# --ham--
# ~salad~
#<\______/>

代码如下:

@ingredients
@bread
def strange_sandwich(food="--ham--") :
print food

strange_sandwich()
#输出 :
##tomatoes#
#
# --ham--
#<\______/>
# ~salad~

代码如下:

# 装饰器makebold用于转换为粗体
def makebold(fn):
# 结果返回该函数
def wrapper():
# 插入一些执行前后的代码
return "" + fn() + ""
return wrapper

# 装饰器makeitalic用于转换为斜体
def makeitalic(fn):
# 结果返回该函数
def wrapper():
# 插入一些执行前后的代码
return "" + fn() + ""
return wrapper

@makebold
@makeitalic
def say():
return "hello"

print say()
#输出: hello

# 等同于
def say():
return "hello"
say = makebold(makeitalic(say))

print say()
#输出: hello

内置的装饰器有三个，分别是staticmethod、classmethod和property，作用分别是把类中定义的实例方法变成静态方法、类方法和类属性。由于模块里可以定义函数，所以静态方法和类方法的用处并不是太多，除非你想要完全的面向对象编程。而属性也不是不可或缺的，Java没有属性也一样活得很滋润。从我个人的Python经验来看，我没有使用过property，使用staticmethod和classmethod的频率也非常低。

代码如下:

class Rabbit(object):

def __init__(self, name):
self._name = name

@staticmethod
def newRabbit(name):
return Rabbit(name)

@classmethod
def newRabbit2(cls):
return Rabbit('')

@property
def name(self):
return self._name

代码如下:

@name.setter
def name(self, name):
self._name = name

functools模块提供了两个装饰器。这个模块是Python 2.5后新增的，一般来说大家用的应该都高于这个版本。但我平时的工作环境是2.4 T-T

2.3.1. wraps(wrapped[, assigned][, updated]):
这是一个很有用的装饰器。看过前一篇反射的朋友应该知道，函数是有几个特殊属性比如函数名，在被装饰后，上例中的函数名foo会变成包装函数的名字wrapper，如果你希望使用反射，可能会导致意外的结果。这个装饰器可以解决这个问题，它能将装饰过的函数的特殊属性保留。

代码如下:

import time
import functools

def timeit(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper():
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start
return wrapper

@timeit
def foo():
print 'in foo()'

foo()
print foo.__name__

2.3.2. total_ordering(cls):
这个装饰器在特定的场合有一定用处，但是它是在Python 2.7后新增的。它的作用是为实现了至少__lt__、__le__、__gt__、__ge__其中一个的类加上其他的比较方法，这是一个类装饰器。如果觉得不好理解，不妨仔细看看这个装饰器的源代码：

代码如下:

def total_ordering(cls):
"""Class decorator that fills in missing ordering methods"""
convert = {
'__lt__': [('__gt__', lambda self, other: other < self),
('__le__', lambda self, other: not other < self),
('__ge__', lambda self, other: not self < other)],
'__le__': [('__ge__', lambda self, other: other <= self),
('__lt__', lambda self, other: not other <= self),
('__gt__', lambda self, other: not self <= other)],
'__gt__': [('__lt__', lambda self, other: other > self),
('__ge__', lambda self, other: not other > self),
('__le__', lambda self, other: not self > other)],
'__ge__': [('__le__', lambda self, other: other >= self),
('__gt__', lambda self, other: not other >= self),
('__lt__', lambda self, other: not self >= other)]
}
roots = set(dir(cls)) & set(convert)
if not roots:
raise ValueError('must define at least one ordering operation: < > <= >=')
root = max(roots) # prefer __lt__ to __le__ to __gt__ to __ge__
for opname, opfunc in convert[root]:
if opname not in roots:
opfunc.__name__ = opname
opfunc.__doc__ = getattr(int, opname).__doc__
setattr(cls, opname, opfunc)
return cls

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。