- 装饰器1:函数装饰器
- 装饰器2:类装饰器
- 装饰器3:进阶
先混个眼熟
谁可以作为装饰器(可以将谁编写成装饰器):
- 函数
- 方法
- 实现了
__call__
的可调用类
装饰器可以去装饰谁(谁可以被装饰):
- 函数
- 方法
- 类
基础:函数装饰器的表现方式
假如你已经定义了一个函数funcA(),在准备定义函数funcB()的时候,如果写成下面的格式:
代码语言:javascript复制@funcA
def funcB():...
表示用函数funcA()装饰函数funcB()。当然,也可以认为是funcA包装函数funcB。它等价于:
代码语言:javascript复制def funcB():...
funcB = funcA(funcB)
也就是说,将函数funcB作为函数funcA的参数,funcA会重新返回另一个可调用的对象(比如函数)并赋值给funcB。
所以,funcA要想作为函数装饰器,需要接收函数作为参数,并且返回另一个可调用对象(如函数)。例如:
代码语言:javascript复制def funcA(F):
...
...
return Callable
注意,函数装饰器返回的可调用对象并不一定是原始的函数F,可以是任意其它可调用对象,比如另一个函数。但最终,这个返回的可调用对象都会被赋值给被装饰的函数变量(上例中的funcB)。
函数可以同时被多个装饰器装饰,后面的装饰器以前面的装饰器处理结果为基础进行处理:
代码语言:javascript复制@decorator1
@decorator2
def func():...
# 等价于
func = decorator1(decorator2(func))
当调用被装饰后的funcB时,将自动将funcB进行装饰,并调用装饰后的对象。所以,下面是等价的调用方式:
代码语言:javascript复制funcB() # 调用装饰后的funcB
funcA(funcB)()
了解完函数装饰器的表现后,大概也能猜到了,装饰器函数可以用来扩展、增强另外一个函数。实际上,内置函数中staticmethod()、classmethod()和property()都是装饰器函数,可以用来装饰其它函数,在后面会学到它们的用法。
两个简单的例子
例如,函数f()返回一些字符串,现在要将它的返回结果转换为大写字母。可以定义一个函数装饰器来增强函数f()。
代码语言:javascript复制def toupper(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
return result.upper()
return wrapper
@toupper
def f(x: str): # 等价于f = toupper(f)
return x
res = f("abcd")
print(res)
上面toupper()装饰f()后,调用f("abcd")
的时候,等价于执行toupper(f)("abcd")
,参数"abcd"传递给装饰器中的wrapper()中的*args
,在wrapper中又执行了f("abcd")
,使得原本属于f()的整个过程都完整了,最后返回result.upper()
,这部分是对函数f()的扩展部分。
注意,上面的封装函数wrapper()中使用了*args **kwargs
,是为了确保任意参数的函数都能正确执行下去。
再比如要计算一个函数autodown()的执行时长,可以额外定义一个函数装饰器timecount()。
代码语言:javascript复制import time
# 函数装饰器
def timecount(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(func.__name__, end - start)
return result
return wrapper
# 装饰函数
@timecount
def autodown(n: int):
while n > 0:
n -= 1
# 调用被装饰的函数
autodown(100000)
autodown(1000000)
autodown(10000000)
执行结果:
代码语言:javascript复制autodown 0.004986763000488281
autodown 0.05684685707092285
autodown 0.5336081981658936
上面wrapper()中的return是多余的,是因为这里装饰的autodown()函数自身没有返回值。但却不应该省略这个return,因为timecount()可以去装饰其它可能有返回值的函数。
@functools.wraps
前面的装饰器代码逻辑上没有什么问题,但是却存在隐藏的问题:函数的元数据信息丢了。比如doc、注解等。
比如下面的代码:
代码语言:javascript复制@timecount
def autodown(n: int):
''' some docs '''
while n > 0:
n -= 1
print(autodown.__name__)
print(autodown.__doc__)
print(autodown.__annotations__)
执行结果为:
代码语言:javascript复制wrapper
None
{}
所以,必须要将被装饰函数的元数据保留下来。可以使用functools模块中的wraps()装饰一下装饰器中的wrapper()函数。如下:
代码语言:javascript复制import time
from functools import wraps
def timecount(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(func.__name__, end - start)
return result
return wrapper
现在,再去查看autodown函数的元数据信息,将会得到被保留下来的内容:
代码语言:javascript复制autodown
some doc
{'n': <class 'int'>}
所以,wraps()的简单用法是:向wraps()中传递的func参数,那么func的元数据就会被保留下来。
上面@wraps(func)
装饰wrapper的过程等价于:
def wrapper(*args, **kwargs):...
wrapper = wraps(func)(wrapper)
请注意这一点,因为在将类作为装饰器的时候,经常会在__init__(self, func)
里这样使用:
class cls:
def __init__(self, func):
wraps(func)(self)
...
def __call__(self, *args, **kwargs):
...
解除装饰
函数被装饰后,如何再去访问未被装饰状态下的这个函数?@wraps还有一个重要的特性,可以通过被装饰对象的__wrapped__
属性来直接访问被装饰对象。例如:
autodown.__wrapped__(1000000)
new_autodown = autodown.__wrapped__
new_autodown(1000000)
上面的调用不会去调用装饰后的函数,所以不会输出执行时长。
注意,如果函数被多个装饰器装饰,那么通过__wrapped__
,将只会解除第一个装饰过程。例如:
@decorator1
@decorator2
@decorator3
def f():...
当访问f.__wrapped__()
的时候,只有decorator1被解除,剩余的所有装饰器仍然有效。注意,python 3.3之前是略过所有装饰器。
下面是一个多装饰的示例:
代码语言:javascript复制from functools import wraps
def decorator1(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print("in decorator1")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def decorator2(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print("in decorator2")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def decorator3(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print("in decorator3")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@decorator1
@decorator2
@decorator3
def addNum(x, y):
return x y
返回结果:
代码语言:javascript复制in decorator1
in decorator2
in decorator3
5
in decorator2
in decorator3
5
如果不使用functools的@wraps的__wrapped__
,想要手动去引用原始函数,需要做的工作可能会非常多。所以,如有需要,直接使用__wrapped__
去调用未被装饰的函数比较好。
另外,并不是所有装饰器中都使用了@wraps
。
带参数的函数装饰器
函数装饰器也是可以带上参数的。
代码语言:javascript复制@decorator(x,y,z)
def func():...
它等价于:
代码语言:javascript复制func = decorator(x,y,z)(func)
它并不是"天生"就这样等价的,而是根据编码规范编写装饰器的时候,通常会这样。其实带参数的函数装饰器写起来有点绕:先定义一个带有参数的外层函数,它是外在的函数装饰器,这个函数内包含了真正的装饰器函数,而这个内部的函数装饰器的内部又包含了被装饰的函数封装。也就是函数嵌套了一次又一次。
所以,结构大概是这样的:
代码语言:javascript复制def out_decorator(some_args):
...SOME CODE...
def real_decorator(func):
...SOME CODE...
def wrapper(*args, **kwargs):
...SOME CODE WITH func...
return wrapper
return real_decorator
# 等价于func = out_decorator(some_args)(func)
@out_decorator(some_args)
def func():...
下面是一个简单的例子:
代码语言:javascript复制from functools import wraps
def out_decorator(x, y, z):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print(x)
print(y)
print(z)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@out_decorator("xx", "yy", "zz")
def addNum(x, y):
return x y
print(addNum(2, 3))
参数随意的装饰器
根据前面介绍的两种情况,装饰器可以带参数、不带参数,所以有两种装饰的方式,要么是下面的(1),要么是下面的(2)。
代码语言:javascript复制@decorator # (1)
@decorator(x,y,z) # (2)
所以,根据不同的装饰方式,需要编写是否带参数的不同装饰器。
但是现在想要编写一个将上面两种参数方式统一起来的装饰器。
可能第一想法是让装饰器参数默认化:
代码语言:javascript复制def out_decorator(arg1=X, arg2=Y...):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
...
return wrapper
return decorator
现在可以用下面两种方式来装饰:
代码语言:javascript复制@out_decorator()
@out_decorator(arg1,arg2)
虽然上面两种装饰方式会正确进行,但这并非合理做法,因为下面这种最通用的装饰方式会错误:
代码语言:javascript复制@out_decorator
为了解决这个问题,回顾下前面装饰器是如何等价的:
代码语言:javascript复制# 等价于 func = decorator(func)
@decorator
def func():...
# 等价于 func = out_decorator(x, y, z)(func)
@out_decorator(x, y, z)
def func():...
上面第二种方式中,out_decorator(x,y,z)才是真正返回的内部装饰器。所以,可以修改下装饰器的编写方式,将func也作为out_decorator()的其中一个参数:
代码语言:javascript复制from functools import wraps,partial
def decorator(func=None, arg1=X, arg2=Y):
# 如果func为None,说明触发的带参装饰器
# 直接返回partial()封装后的装饰器函数
if func is None:
decorator_new = partial(decorator, arg1=arg1, arg2=arg2)
return decorator_new
#return partial(decorator, arg1=arg1, arg2=arg2)
# 下面是装饰器的完整装饰内容
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
...
return wrapper
上面使用了functools模块中的partial()函数,它可以返回一个新的将某些参数"冻结"后的函数,使得新的函数无需指定这些已被"冻结"的参数,从而减少参数的数量。如果不知道这个函数,参考partial()用法说明。
现在,可以统一下面3种装饰方式:
代码语言:javascript复制@decorator()
@decorator(arg1=x,arg2=y)
@decorator
前两种装饰方式,等价的调用方式是decorator()(func)
和decorator(arg1=x,arg2=y)(func)
,它们的func都为None,所以都会通过partial()返回通常的装饰方式@decorator
所等价的形式。
需要注意的是,因为上面的参数结构中包含了func=None
作为第一个参数,所以带参数装饰时,必须使用keyword格式来传递参数,不能使用位置参数。
下面是一个简单的示例:
代码语言:javascript复制from functools import wraps, partial
def decorator(func=None, x=1, y=2, z=3):
if func is None:
return partial(decorator, x=x, y=y, z=z)
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print("x: ", x)
print("y: ", y)
print("z: ", z)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
下面3种装饰方式都可以:
代码语言:javascript复制@decorator
def addNum(a, b):
return a b
print(addNum(2, 3))
print("=" * 40)
@decorator()
def addNum(a, b):
return a b
print(addNum(2, 3))
print("=" * 40)
# 必须使用关键字参数进行装饰
@decorator(x="xx", y="yy", z="zz")
def addNum(a, b):
return a b
print(addNum(2, 3))
返回结果:
代码语言:javascript复制x: 1
y: 2
z: 3
5
====================
x: 1
y: 2
z: 3
5
====================
x: xx
y: yy
z: zz
5