Python裝飾器的函數(shù)式編程詳解
Python的裝飾器的英文名叫Decorator，當(dāng)你看到這個(gè)英文名的時(shí)候，你可能會(huì)把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了，其實(shí)這是完全不同的兩個(gè)東西。雖然好像，他們要干的事都很相似——都是想要對(duì)一個(gè)已有的模塊做一些“修飾工作”，所謂修飾工作就是想給現(xiàn)有的模塊加上一些小裝飾（一些小功能，這些小功能可能好多模塊都會(huì)用到），但又不讓這個(gè)小裝飾（小功能）侵入到原有的模塊中的代碼里去。但是OO的Decorator簡(jiǎn)直就是一場(chǎng)惡夢(mèng)，不信你就去看看wikipedia上的詞條（Decorator Pattern）里的UML圖和那些代碼，這就是我在《 從面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)模式看軟件設(shè)計(jì)》“餐后甜點(diǎn)”一節(jié)中說(shuō)的，OO鼓勵(lì)了——“厚重地膠合和復(fù)雜層次”，也是《 如此理解面向?qū)ο缶幊獭分兴f(shuō)的“OO的狂熱者們非常害怕處理數(shù)據(jù)”，Decorator Pattern搞出來(lái)的代碼簡(jiǎn)直就是OO的反面教程。
Python 的 Decorator在使用上和Java/C#的Annotation很相似，就是在方法名前面加一個(gè)@XXX注解來(lái)為這個(gè)方法裝飾一些東西。但是，Java/C#的Annotation也很讓人望而卻步，太TMD的復(fù)雜了，你要玩它，你需要了解一堆Annotation的類(lèi)庫(kù)文檔，讓人感覺(jué)就是在學(xué)另外一門(mén)語(yǔ)言。
而Python使用了一種相對(duì)于Decorator Pattern和Annotation來(lái)說(shuō)非常優(yōu)雅的方法，這種方法不需要你去掌握什么復(fù)雜的OO模型或是Annotation的各種類(lèi)庫(kù)規(guī)定，完全就是語(yǔ)言層面的玩法：一種函數(shù)式編程的技巧。如果你看過(guò)本站的《函數(shù)式編程》，你一定會(huì)為函數(shù)式編程的那種“描述你想干什么，而不是描述你要怎么去實(shí)現(xiàn)”的編程方式感到暢快。（如果你不了解函數(shù)式編程，那在讀本文之前，還請(qǐng)你移步去看看《函數(shù)式編程》） 好了，我們先來(lái)點(diǎn)感性認(rèn)識(shí)，看一個(gè)Python修飾器的Hello World的代碼。
Hello World
下面是代碼：
文件名：hello.py
def hello(fn):
def wrapper():
print "hello, %s" % fn.__name__
fn()
print "goodby, %s" % fn.__name__
return wrapper
@hello
def foo():
print "i am foo"
foo()
當(dāng)你運(yùn)行代碼，你會(huì)看到如下輸出：
[chenaho@chenhao-air]$ python hello.py
hello, foo
i am foo
goodby, foo
你可以看到如下的東西：
1）函數(shù)foo前面有個(gè)@hello的“注解”，hello就是我們前面定義的函數(shù)hello
2）在hello函數(shù)中，其需要一個(gè)fn的參數(shù)（這就用來(lái)做回調(diào)的函數(shù)）
3）hello函數(shù)中返回了一個(gè)inner函數(shù)wrapper，這個(gè)wrapper函數(shù)回調(diào)了傳進(jìn)來(lái)的fn，并在回調(diào)前后加了兩條語(yǔ)句。
Decorator 的本質(zhì)
對(duì)于Python的這個(gè)@注解語(yǔ)法糖- Syntactic Sugar 來(lái)說(shuō)，當(dāng)你在用某個(gè)@decorator來(lái)修飾某個(gè)函數(shù)func時(shí)，如下所示:
@decorator
def func():
pass
其解釋器會(huì)解釋成下面這樣的語(yǔ)句：
func = decorator(func)
尼瑪，這不就是把一個(gè)函數(shù)當(dāng)參數(shù)傳到另一個(gè)函數(shù)中，然后再回調(diào)嗎？是的，但是，我們需要注意，那里還有一個(gè)賦值語(yǔ)句，把decorator這個(gè)函數(shù)的返回值賦值回了原來(lái)的func。 根據(jù)《函數(shù)式編程》中的first class functions中的定義的，你可以把函數(shù)當(dāng)成變量來(lái)使用，所以，decorator必需得返回了一個(gè)函數(shù)出來(lái)給func，這就是所謂的higher order function 高階函數(shù)，不然，后面當(dāng)func()調(diào)用的時(shí)候就會(huì)出錯(cuò)。 就我們上面那個(gè)hello.py里的例子來(lái)說(shuō)，
@hello
def foo():
print "i am foo"
被解釋成了：
foo = hello(foo)
是的，這是一條語(yǔ)句，而且還被執(zhí)行了。你如果不信的話，你可以寫(xiě)這樣的程序來(lái)試試看：
def fuck(fn):
print "fuck %s!" % fn.__name__[::-1].upper()
@fuck
def wfg():
pass
沒(méi)了，就上面這段代碼，沒(méi)有調(diào)用wfg()的語(yǔ)句，你會(huì)發(fā)現(xiàn)， fuck函數(shù)被調(diào)用了，而且還很NB地輸出了我們每個(gè)人的心聲！
再回到我們hello.py的那個(gè)例子，我們可以看到，hello(foo)返回了wrapper()函數(shù)，所以，foo其實(shí)變成了wrapper的一個(gè)變量，而后面的foo()執(zhí)行其實(shí)變成了wrapper()。
知道這點(diǎn)本質(zhì)，當(dāng)你看到有多個(gè)decorator或是帶參數(shù)的decorator，你也就不會(huì)害怕了。
比如：多個(gè)decorator
@decorator_one
@decorator_two
def func():
pass
相當(dāng)于：
func = decorator_one(decorator_two(func))
比如：帶參數(shù)的decorator：
@decorator(arg1, arg2)
def func():
pass
相當(dāng)于：
func = decorator(arg1,arg2)(func)
這意味著decorator(arg1, arg2)這個(gè)函數(shù)需要返回一個(gè)“真正的decorator”。
帶參數(shù)及多個(gè)Decrorator
我們來(lái)看一個(gè)有點(diǎn)意義的例子：
html.py
def makeHtmlTag(tag, *args, **kwds):
def real_decorator(fn):
css_class = " class='{0}'".format(kwds["css_class"]) \
if "css_class" in kwds else ""
def wrapped(*args, **kwds):
return "<"+tag+css_class+">" + fn(*args, **kwds) + "</"+tag+">"
return wrapped
return real_decorator
@makeHtmlTag(tag="b", css_class="bold_css")
@makeHtmlTag(tag="i", css_class="italic_css")
def hello():
return "hello world"
print hello()
# 輸出：
# <b class='bold_css'><i class='italic_css'>hello world</i></b>
在上面這個(gè)例子中，我們可以看到：makeHtmlTag有兩個(gè)參數(shù)。所以，為了讓 hello = makeHtmlTag(arg1, arg2)(hello) 成功，makeHtmlTag 必需返回一個(gè)decorator（這就是為什么我們?cè)趍akeHtmlTag中加入了real_decorator()的原因），這樣一來(lái)，我們就可以進(jìn)入到 decorator 的邏輯中去了—— decorator得返回一個(gè)wrapper，wrapper里回調(diào)hello?？此颇莻€(gè)makeHtmlTag() 寫(xiě)得層層疊疊，但是，已經(jīng)了解了本質(zhì)的我們覺(jué)得寫(xiě)得很自然。
你看，Python的Decorator就是這么簡(jiǎn)單，沒(méi)有什么復(fù)雜的東西，你也不需要了解過(guò)多的東西，使用起來(lái)就是那么自然、體貼、干爽、透氣，獨(dú)有的速效凹道和完美的吸收軌跡，讓你再也不用為每個(gè)月的那幾天感到焦慮和不安，再加上貼心的護(hù)翼設(shè)計(jì)，量多也不用當(dāng)心。對(duì)不起，我調(diào)皮了。
什么，你覺(jué)得上面那個(gè)帶參數(shù)的Decorator的函數(shù)嵌套太多了，你受不了。好吧，沒(méi)事，我們看看下面的方法。
class式的 Decorator
首先，先得說(shuō)一下，decorator的class方式，還是看個(gè)示例：
class myDecorator(object):
def __init__(self, fn):
print "inside myDecorator.__init__()"
self.fn = fn
def __call__(self):
self.fn()
print "inside myDecorator.__call__()"
@myDecorator
def aFunction():
print "inside aFunction()"
print "Finished decorating aFunction()"
aFunction()
# 輸出：
# inside myDecorator.__init__()
# Finished decorating aFunction()
# inside aFunction()
# inside myDecorator.__call__()
上面這個(gè)示例展示了，用類(lèi)的方式聲明一個(gè)decorator。我們可以看到這個(gè)類(lèi)中有兩個(gè)成員：
1）一個(gè)是__init__()，這個(gè)方法是在我們給某個(gè)函數(shù)decorator時(shí)被調(diào)用，所以，需要有一個(gè)fn的參數(shù)，也就是被decorator的函數(shù)。
2）一個(gè)是__call__()，這個(gè)方法是在我們調(diào)用被decorator函數(shù)時(shí)被調(diào)用的。
上面輸出可以看到整個(gè)程序的執(zhí)行順序。
這看上去要比“函數(shù)式”的方式更易讀一些。
下面，我們來(lái)看看用類(lèi)的方式來(lái)重寫(xiě)上面的html.py的代碼：
html.py
class makeHtmlTagClass(object):
def __init__(self, tag, css_class=""):
self._tag = tag
self._css_class = " class='{0}'".format(css_class) \
if css_class !="" else ""
def __call__(self, fn):
def wrapped(*args, **kwargs):
return "<" + self._tag + self._css_class+">" \
+ fn(*args, **kwargs) + "</" + self._tag + ">"
return wrapped
@makeHtmlTagClass(tag="b", css_class="bold_css")
@makeHtmlTagClass(tag="i", css_class="italic_css")
def hello(name):
return "Hello, {}".format(name)
print hello("Hao Chen")
上面這段代碼中，我們需要注意這幾點(diǎn)：
1）如果decorator有參數(shù)的話，__init__() 成員就不能傳入fn了，而fn是在__call__的時(shí)候傳入的。
2）這段代碼還展示了 wrapped(*args, **kwargs) 這種方式來(lái)傳遞被decorator函數(shù)的參數(shù)。（其中：args是一個(gè)參數(shù)列表，kwargs是參數(shù)dict，具體的細(xì)節(jié)，請(qǐng)參考Python的文檔或是StackOverflow的這個(gè)問(wèn)題，這里就不展開(kāi)了）
用Decorator設(shè)置函數(shù)的調(diào)用參數(shù)
你有三種方法可以干這個(gè)事：
第一種，通過(guò) **kwargs，這種方法decorator會(huì)在kwargs中注入?yún)?shù)。
def decorate_A(function):
def wrap_function(*args, **kwargs):
kwargs['str'] = 'Hello!'
return function(*args, **kwargs)
return wrap_function
@decorate_A
def print_message_A(*args, **kwargs):
print(kwargs['str'])
print_message_A()
第二種，約定好參數(shù)，直接修改參數(shù)
def decorate_B(function):
def wrap_function(*args, **kwargs):
str = 'Hello!'
return function(str, *args, **kwargs)
return wrap_function
@decorate_B
def print_message_B(str, *args, **kwargs):
print(str)
print_message_B()
第三種，通過(guò) *args 注入
def decorate_C(function):
def wrap_function(*args, **kwargs):
str = 'Hello!'
#args.insert(1, str)
args = args +(str,)
return function(*args, **kwargs)
return wrap_function
class Printer:
@decorate_C
def print_message(self, str, *args, **kwargs):
print(str)
p = Printer()
p.print_message()
Decorator的副作用
到這里，我相信你應(yīng)該了解了整個(gè)Python的decorator的原理了。
相信你也會(huì)發(fā)現(xiàn)，被decorator的函數(shù)其實(shí)已經(jīng)是另外一個(gè)函數(shù)了，對(duì)于最前面那個(gè)hello.py的例子來(lái)說(shuō)，如果你查詢(xún)一下foo.__name__的話，你會(huì)發(fā)現(xiàn)其輸出的是“wrapper”，而不是我們期望的“foo”，這會(huì)給我們的程序埋一些坑。所以，Python的functool包中提供了一個(gè)叫wrap的decorator來(lái)消除這樣的副作用。下面是我們新版本的hello.py。
文件名：hello.py
from functools import wraps
def hello(fn):
@wraps(fn)
def wrapper():
print "hello, %s" % fn.__name__
fn()
print "goodby, %s" % fn.__name__
return wrapper
@hello
def foo():
'''foo help doc'''
print "i am foo"
pass
foo()
print foo.__name__ #輸出 foo
print foo.__doc__ #輸出 foo help doc
當(dāng)然，即使是你用了functools的wraps，也不能完全消除這樣的副作用。
來(lái)看下面這個(gè)示例：
from inspect import getmembers, getargspec
from functools import wraps
def wraps_decorator(f):
@wraps(f)
def wraps_wrapper(*args, **kwargs):
return f(*args, **kwargs)
return wraps_wrapper
class SomeClass(object):
@wraps_decorator
def method(self, x, y):
pass
obj = SomeClass()
for name, func in getmembers(obj, predicate=inspect.ismethod):
print "Member Name: %s" % name
print "Func Name: %s" % func.func_name
print "Args: %s" % getargspec(func)[0]
# 輸出：
# Member Name: method
# Func Name: method
# Args: []
你會(huì)發(fā)現(xiàn)，即使是你你用了functools的wraps，你在用getargspec時(shí)，參數(shù)也不見(jiàn)了。
要修正這一問(wèn)，我們還得用Python的反射來(lái)解決，下面是相關(guān)的代碼：
def get_true_argspec(method):
argspec = inspect.getargspec(method)
args = argspec[0]
if args and args[0] == 'self':
return argspec
if hasattr(method, '__func__'):
method = method.__func__
if not hasattr(method, 'func_closure') or method.func_closure is None:
raise Exception("No closure for method.")
method = method.func_closure[0].cell_contents
return get_true_argspec(method)
當(dāng)然，我相信大多數(shù)人的程序都不會(huì)去getargspec。所以，用functools的wraps應(yīng)該夠用了。
一些decorator的示例
好了，現(xiàn)在我們來(lái)看一下各種decorator的例子：
給函數(shù)調(diào)用做緩存
這個(gè)例實(shí)在是太經(jīng)典了，整個(gè)網(wǎng)上都用這個(gè)例子做decorator的經(jīng)典范例，因?yàn)樘?jīng)典了，所以，我這篇文章也不能免俗。
from functools import wraps
def memo(fn):
cache = {}
miss = object()
@wraps(fn)
def wrapper(*args):
result = cache.get(args, miss)
if result is miss:
result = fn(*args)
cache[args] = result
return result
return wrapper
@memo
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
上面這個(gè)例子中，是一個(gè)斐波拉契數(shù)例的遞歸算法。我們知道，這個(gè)遞歸是相當(dāng)沒(méi)有效率的，因?yàn)闀?huì)重復(fù)調(diào)用。比如：我們要計(jì)算fib(5)，于是其分解成fib(4) + fib(3)，而fib(4)分解成fib(3)+fib(2)，fib(3)又分解成fib(2)+fib(1)…… 你可看到，基本上來(lái)說(shuō)，fib(3), fib(2), fib(1)在整個(gè)遞歸過(guò)程中被調(diào)用了兩次。
而我們用decorator，在調(diào)用函數(shù)前查詢(xún)一下緩存，如果沒(méi)有才調(diào)用了，有了就從緩存中返回值。一下子，這個(gè)遞歸從二叉樹(shù)式的遞歸成了線性的遞歸。
Profiler的例子
這個(gè)例子沒(méi)什么高深的，就是實(shí)用一些。
import cProfile, pstats, StringIO
def profiler(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
datafn = func.__name__ + ".profile" # Name the data file
prof = cProfile.Profile()
retval = prof.runcall(func, *args, **kwargs)
#prof.dump_stats(datafn)
s = StringIO.StringIO()
sortby = 'cumulative'
ps = pstats.Stats(prof, stream=s).sort_stats(sortby)
ps.print_stats()
print s.getvalue()
return retval
return wrapper
注冊(cè)回調(diào)函數(shù)
下面這個(gè)示例展示了通過(guò)URL的路由來(lái)調(diào)用相關(guān)注冊(cè)的函數(shù)示例：
class MyApp():
def __init__(self):
self.func_map = {}
def register(self, name):
def func_wrapper(func):
self.func_map[name] = func
return func
return func_wrapper
def call_method(self, name=None):
func = self.func_map.get(name, None)
if func is None:
raise Exception("No function registered against - " + str(name))
return func()
app = MyApp()
@app.register('/')
def main_page_func():
return "This is the main page."
@app.register('/next_page')
def next_page_func():
return "This is the next page."
print app.call_method('/')
print app.call_method('/next_page')
注意：
1）上面這個(gè)示例中，用類(lèi)的實(shí)例來(lái)做decorator。
2）decorator類(lèi)中沒(méi)有__call__()，但是wrapper返回了原函數(shù)。所以，原函數(shù)沒(méi)有發(fā)生任何變化。
給函數(shù)打日志
下面這個(gè)示例演示了一個(gè)logger的decorator，這個(gè)decorator輸出了函數(shù)名，參數(shù)，返回值，和運(yùn)行時(shí)間。
from functools import wraps
def logger(fn):
@wraps(fn)
def wrapper(*args, **kwargs):
ts = time.time()
result = fn(*args, **kwargs)
te = time.time()
print "function = {0}".format(fn.__name__)
print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs)
print " return = {0}".format(result)
print " time = %.6f sec" % (te-ts)
return result
return wrapper
@logger
def multipy(x, y):
return x * y
@logger
def sum_num(n):
s = 0
for i in xrange(n+1):
s += i
return s
print multipy(2, 10)
print sum_num(100)
print sum_num(10000000)
上面那個(gè)打日志還是有點(diǎn)粗糙，讓我們看一個(gè)更好一點(diǎn)的（帶log level參數(shù)的）：
import inspect
def get_line_number():
return inspect.currentframe().f_back.f_back.f_lineno
def logger(loglevel):
def log_decorator(fn):
@wraps(fn)
def wrapper(*args, **kwargs):
ts = time.time()
result = fn(*args, **kwargs)
te = time.time()
print "function = " + fn.__name__,
print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs)
print " return = {0}".format(result)
print " time = %.6f sec" % (te-ts)
if (loglevel == 'debug'):
print " called_from_line : " + str(get_line_number())
return result
return wrapper
return log_decorator
但是，上面這個(gè)帶log level參數(shù)的有兩具不好的地方，
1） loglevel不是debug的時(shí)候，還是要計(jì)算函數(shù)調(diào)用的時(shí)間。
2） 不同level的要寫(xiě)在一起，不易讀。
我們?cè)俳又倪M(jìn)：
import inspect
def advance_logger(loglevel):
def get_line_number():
return inspect.currentframe().f_back.f_back.f_lineno
def _basic_log(fn, result, *args, **kwargs):
print "function = " + fn.__name__,
print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs)
print " return = {0}".format(result)
def info_log_decorator(fn):
@wraps(fn)
def wrapper(*args, **kwargs):
result = fn(*args, **kwargs)
_basic_log(fn, result, args, kwargs)
return wrapper
def debug_log_decorator(fn):
@wraps(fn)
def wrapper(*args, **kwargs):
ts = time.time()
result = fn(*args, **kwargs)
te = time.time()
_basic_log(fn, result, args, kwargs)
print " time = %.6f sec" % (te-ts)
print " called_from_line : " + str(get_line_number())
return wrapper
if loglevel is "debug":
return debug_log_decorator
else:
return info_log_decorator
你可以看到兩點(diǎn)，
1）我們分了兩個(gè)log level，一個(gè)是info的，一個(gè)是debug的，然后我們?cè)谕馕哺鶕?jù)不同的參數(shù)返回不同的decorator。
2）我們把info和debug中的相同的代碼抽到了一個(gè)叫_basic_log的函數(shù)里，DRY原則。
一個(gè)MySQL的Decorator
下面這個(gè)decorator是我在工作中用到的代碼，我簡(jiǎn)化了一下，把DB連接池的代碼去掉了，這樣能簡(jiǎn)單點(diǎn)，方便閱讀。
import umysql
from functools import wraps
class Configuraion:
def __init__(self, env):
if env == "Prod":
self.host = "coolshell.cn"
self.port = 3306
self.db = "coolshell"
self.user = "coolshell"
self.passwd = "fuckgfw"
elif env == "Test":
self.host = 'localhost'
self.port = 3300
self.user = 'coolshell'
self.db = 'coolshell'
self.passwd = 'fuckgfw'
def mysql(sql):
_conf = Configuraion(env="Prod")
def on_sql_error(err):
print err
sys.exit(-1)
def handle_sql_result(rs):
if rs.rows > 0:
fieldnames = [f[0] for f in rs.fields]
return [dict(zip(fieldnames, r)) for r in rs.rows]
else:
return []
def decorator(fn):
@wraps(fn)
def wrapper(*args, **kwargs):
mysqlconn = umysql.Connection()
mysqlconn.settimeout(5)
mysqlconn.connect(_conf.host, _conf.port, _conf.user, \
_conf.passwd, _conf.db, True, 'utf8')
try:
rs = mysqlconn.query(sql, {})
except umysql.Error as e:
on_sql_error(e)
data = handle_sql_result(rs)
kwargs["data"] = data
result = fn(*args, **kwargs)
mysqlconn.close()
return result
return wrapper
return decorator
@mysql(sql = "select * from coolshell" )
def get_coolshell(data):
... ...
... ..
線程異步
下面量個(gè)非常簡(jiǎn)單的異步執(zhí)行的decorator，注意，異步處理并不簡(jiǎn)單，下面只是一個(gè)示例。
from threading import Thread
from functools import wraps
def async(func):
@wraps(func)
def async_func(*args, **kwargs):
func_hl = Thread(target = func, args = args, kwargs = kwargs)
func_hl.start()
return func_hl
return async_func
if __name__ == '__main__':
from time import sleep
@async
def print_somedata():
print 'starting print_somedata'
sleep(2)
print 'print_somedata: 2 sec passed'
sleep(2)
print 'print_somedata: 2 sec passed'
sleep(2)
print 'finished print_somedata'
def main():
print_somedata()
print 'back in main'
print_somedata()
print 'back in main'
main()
雖然本文很長(zhǎng)，但是都是非常實(shí)用，非常基礎(chǔ)的知識(shí)，希望小伙伴們可以耐心開(kāi)完。
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這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python selenium鼠標(biāo)鍵盤(pán)操作（ActionChains），教大家如何玩轉(zhuǎn)selenium鼠標(biāo)鍵盤(pán)，感興趣的小伙伴們可以參考一下2016-09-09
PDF文檔因其跨平臺(tái)的兼容性和格式穩(wěn)定性而備受青睞,然而,隨著文檔在不同用戶(hù)間的流轉(zhuǎn),累積的注釋可能會(huì)變得雜亂無(wú)章,因此,適時(shí)地移除PDF文檔中的注釋非常重要,所以本文將演示如何使用Python來(lái)刪除PDF文檔頁(yè)面的注釋,需要的朋友可以參考下2024-08-08
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淺談python為什么不需要三目運(yùn)算符和switch
下面小編就為大家?guī)?lái)一篇淺談python為什么不需要三目運(yùn)算符和switch。小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2016-06-06
這篇文章主要介紹了python PyTorch預(yù)訓(xùn)練示例,小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2018-02-02
這篇文章主要介紹了OpenCV基本操作之圖像金字塔，本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下2021-09-09