• 为了保证你在浏览本网站时有着更好的体验,建议使用类似Chrome、Firefox之类的浏览器~~
    • 如果你喜欢本站的内容何不Ctrl+D收藏一下呢,与大家一起分享各种编程知识~
    • 本网站研究机器学习、计算机视觉、模式识别~当然不局限于此,生命在于折腾,何不年轻时多折腾一下

Python装饰器新玩法

Python admin 3年前 (2016-11-07) 2799次浏览 0个评论 扫描二维码

之前有比较系统介绍过 Python 的装饰器(请查阅《详解 Python 装饰器》),本文算是一个补充。今天我们一起探讨一下装饰器的另类用法。

语法回顾

开始之前我们再将 Python 装饰器的语法回顾一下。

@decorate
def f(...):
    pass

等同于:

def f(...):
    pass

f = decorate(f)

@语法的好处在于:

  • 相同的函数名只出现一次,避免了f = decorate(f)这样的语句。
  • 可读性更高,让读代码的人一眼就明白函数被装饰了哪些功能。

@call()装饰器

假设你要创建一个整数平方的列表,你可以这样写:

>>> table = [0, 1, 4, 9, 16]
>>> len(table), table[3]
(5, 9)

也可以使用列表表达式,因为我们要实现比较简单。

>>> table = [i * i for i in range(5)]
>>> len(table), table[3]
(5, 9)

但是假如这个列表的逻辑比较复杂的时候,最好是写成一个方法,这样会更好维护。

>>> def table(n):
...     value = []
...     for i in range(n):
...         value.append(i*i)
...     return value
>>> table = table(5)

注意看最后一句,是不是很符合装饰器的语法规则?什么情况下你会写这样的代码呢?

  1. 你需要把相对复杂业务写成一个方法。
  2. 这个方法和返回值可以同名,而且你不希望对外公开此方法,只公开结果。
  3. 你想尽量使用装饰器。(无厘头的理由)

那么这时候@call()装饰器就登场了。

def call(*args, **kwargs):
    def call_fn(fn):
        return fn(*args, **kwargs)
    return call_fn

这个装饰器会把你传入的参数送给目标函数然后直接执行

@call(5)
def table(n):
    value = []
    for i in range(n):
        value.append(i*i)
    return value

print len(table), table[3]  # 5 9

@call()装饰器适用于任何函数,你传入的参数会被直接使用然后结果赋值给同名函数。这样避免了你重新定义一个变量来存储结果。

@list 装饰器

假如你有一个这样一个生成器函数。

def table(n):
    for i in range(n):
        yield i

当你要生成n=5的序列时,可以直接调用。

table = table(5)
print table  # <generator object table at 0x027DAC10>

使用上节提到的@call()装饰器,也能得到一样的结果。

@call(5)
def table(n):
    for i in range(n):
        yield i

print table  # <generator object table at 0x0340AC10>

你还可以直接将其转换成列表。(使用list(generator_object)函数)

@list
@call(5)
def table(n):
    for i in range(n):
        yield i

print table  # [0, 1, 2, 3, 4]

相信不少同学第一次看到这个用法应该是懵逼的。这等同于列表表达式,但是可读性也许差了不少。例子本身只是演示了装饰器的一种用法,但不是推荐你就这样使用装饰器。你这样用也许会被其他同事拖到墙角里打死。

类装饰器

在 Python 2.6 以前,还不支持类装饰器。也就是说,你不能使用这样的写法。

@decorator
class MyClass(object):
    pass

你必须这样写:

class MyClass(object):
    pass

MyClass = decorator(MyClass)

也就是说,@语法对类是做了特殊处理的,类不一定是一个 callable 对象(尽管它有构造函数),但是也允许使用装饰器。那么基于以上语法,你觉得类装饰器能实现什么功能呢?

举一个例子,ptest中的@TestClass()用于声明一个测试类,其源代码大致如此。

def TestClass(enabled=True, run_mode="singleline"):
    def tracer(cls):
        cls.__pd_type__ ='test'
        cls.__enabled__ = enabled
        cls.__run_mode__ = run_mode.lower()
        return cls
    return tracer

当我们在写一个测试类时,发生了什么?

@TestClass()
class TestCases(object):
    # your test case ...

print TestCases.__dict__  # {'__module__': '__main__', '__enabled__': True, '__pd_type__': 'test', '__run_mode__': 'singleline', ...}

居然装饰器的参数全都变成了变成这个类的属性,好神奇!我们把语法糖一一展开。

class TestCases(object):
    pass

decorator = TestClass()
print decorator  # <function tracer at 0x033128F0>

TestCases = decorator(TestCases)
print TestCases  # <class '__main__.TestCases'>

print TestCases.__dict__  # {'__module__': '__main__', '__enabled__': True, '__pd_type__': 'test', '__run_mode__': 'singleline', ...}

当装饰器在被使用时,TestClass()函数会马上被执行并返回一个装饰器函数,这个函数是一个闭包函数,保存了enabledrun_mode两个变量。另外它还接受一个类作为参数,并使用之前保存的变量为这个类添加属性,最后返回。所以经过@TestClass()装饰过的类都会带上__enabled____pd_type__以及__run_mode__的属性。

由此可见,类装饰器可以完成和 Java 类似的注解功能,而且要比注解强大的多。

后记

装饰器就是一个语法糖,当你看不懂一个装饰器时,可以考虑将其依次展开,分别带入。这个语法糖给了我们不少方便,但是也要慎用。毕竟可维护的代码才是高质量的代码。


Deeplearn, 版权所有丨如未注明 , 均为原创丨本网站采用BY-NC-SA协议进行授权 , 转载请注明Python 装饰器新玩法
喜欢 (0)
admin
关于作者:
互联网行业码农一枚/业余铲屎官/数码影音爱好者/二次元

您必须 登录 才能发表评论!