老生常谈Python进阶之装饰器

函数也是对象

要理解Python装饰器，首先要明白在Python中，函数也是一种对象，因此可以把定义函数时的函数名看作是函数对象的一个引用。既然是引用，因此可以将函数赋值给一个变量，也可以把函数作为一个参数传递或返回。同时，函数体中也可以再定义函数。

装饰器本质

可以通过编写一个纯函数的例子来还原装饰器所要做的事。

    def decorator(func):

      def wrap():
        print("Doing someting before executing func()")
        func()
        print("Doing someting after executing func()")

      return wrap


    def fun_test():
      print("func")


    fun_test = decorator(fun_test)
    fun_test()

    # Output:
    # Doing someting before executing func()
    # func
    # Doing someting after executing func()

fun_test所指向的函数的引用传递给decorator()函数

decorator()函数中定义了wrap()子函数，这个子函数会调用通过func引用传递进来的fun_test()函数，并在调用函数的前后做了一些其他的事情

decorator()函数返回内部定义的wrap()函数引用

fun_test接收decorator()返回的函数引用，从而指向了一个新的函数对象

通过fun_test()调用新的函数执行wrap()函数的功能，从而完成了对fun_test()函数的前后装饰

Python中使用装饰器

在Python中可以通过@符号来方便的使用装饰器功能。

    def decorator(func):

      def wrap():
        print("Doing someting before executing func()")
        func()
        print("Doing someting after executing func()")

      return wrap

    @decorator
    def fun_test():
      print("func")


    fun_test()

    # Output:
    # Doing someting before executing func()
    # func
    # Doing someting after executing func()

装饰的功能已经实现了，但是此时执行:

    print(fun_test.__name__)

    # Output:
    # wrap

fun_test.name已经变成了wrap，这是应为wrap()函数已经重写了我们函数的名字和注释文档。此时可以通过functools.wraps来解决这个问题。wraps接受一个函数来进行装饰，并加入了复制函数名称、注释文档、参数列表等等功能。这可以让我们在装饰器里面访问在装饰之前的函数的属性。

更规范的写法：

    from functools import wraps

    def decorator(func):
      @wraps(func)
      def wrap():
        print("Doing someting before executing func()")
        func()
        print("Doing someting after executing func()")

      return wrap


    @decorator
    def fun_test():
      print("func")


    fun_test()
    print(fun_test.__name__)

    # Output:
    # Doing someting before executing func()
    # func
    # Doing someting after executing func()
    # fun_test

带参数的装饰器

通过返回一个包裹函数的函数，可以模仿wraps装饰器，构造出一个带参数的装饰器。

    from functools import wraps

    def loginfo(info='info1'):
      def loginfo_decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrap_func(*args, **kwargs):
          print(func.__name__ + ' was called')
          print('info: %s' % info)

          return func(*args, **kwargs)
        return wrap_func
      return loginfo_decorator

    @loginfo()
    def func1():
      pass

    func1()

    # Output:
    # func1 was called
    # info: info1

    @loginfo(info='info2')
    def func2():
      pass

    func2()
    # Output:
    # func2 was called
    # info: info2

装饰器类

通过编写类的方法也可以实现装饰器，并让装饰器具备继承等面向对象中更实用的特性

首先编写一个装饰器基类：

    from functools import wraps

    class loginfo:
      def __init__(self, info='info1'):
        self.info = info

      def __call__(self, func):
        @wrap
        def wrap_func(*args, **kwargs):
          print(func.__name__ + ' was called')
          print('info: %s' % self.info)

          self.after()  # 调用after方法，可以在子类中实现
          return func(*args, **kwargs)
        return wrap_func

      def after(self):
        pass


    @loginfo(info='info2')
    def func1():
      pass

    # Output:
    # func1 was called
    # info: info1

再通过继承loginfo类，扩展装饰器的功能：

    class loginfo_after(loginfo):
      def __init__(self, info2='info2', *args, **kwargs):
        self.info2 = info2
        super(loginfo_after, self).__init__(*args, **kwargs)

      def after(self):
        print('after: %s' % self.info2)


    @loginfo_after()
    def func2():
      pass

    func2()

    # Output:
    # func2 was called
    # info: info1
    # after: info2

以上这篇老生常谈Python进阶之装饰器就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。