파이썬 데코레이터

맞춤 데코레이터를 작성하는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 간단하고 이해하기 쉬운 방법은 원래 함수 호출을 캡슐화하는 하위 함수를 반환하는 함수를 작성하는 것입니다.

일반적인 패턴은 다음과 같습니다.

Python 코드

def my_decorator(function):  
    def _my_decorator(*args, **kw):  
        #在调用实际函数之前做些填充工作  
        res = function(*args, **kw)  
        #做完某些填充工作之后  
        return res  
    #返回子函数  
    return _my_decorator

데코레이터에 매개변수가 필요한 경우 두 번째 수준의 패키징을 사용해야 합니다.

Python 코드

def my_decorator(arg1, arg2):  
    def _my_decorator(function):  
        def __my_decorator(*args, **kw):  
            res = function()  
            return res  
        return __my_decorator  
    return _my_decorator

는 모듈을 처음 읽을 때 데코레이터가 해석되므로

을 참조합니다. 로드되므로 전체적으로 적용할 수 있는 래퍼로 사용을 제한해야 합니다. 데코레이터가 메서드의 클래스 또는 향상된 함수 시그니처에 바인딩된 경우 복잡성을 피하기 위해 일반 호출 가능 객체로 리팩터링해야 합니다. 어떤 경우든 데코레이터가 API를 처리할 때 좋은 접근 방식은 쉽게 유지 관리할 수 있는 모듈에 API를 모으는 것입니다.

매개변수 검사:

Python 코드

def check_param_isvalid():  
    def check(method):  
        def check_param(*args,**kwargs):  
            for a in args:  
                assert isinstance(a, int),"arg %r does not match %s" % (a,int)  
                assert a > 100000,"arg %r must gt 100000" % a  
            return method(*args, **kwargs)  
        return check_param  
    return check  
 
@check_param_isvalid()  
def foo(*args):  
    print args  
  
foo(200000,500000)

캐싱:

Python 코드

import time  
import hashlib  
import pickle  
  
cache = {}  
def is_obsolete(entry, duration):  
    return time.time() - entry['time'] > duration  
  
def computer_key(function, args, kw):  
    key = pickle.dumps((function.func_name, args, kw))  
    return hashlib.sha1(key).hexdigest()  
  
def memoize(duration=30):  
    def _memoize(function):  
        def __memoize(*args, **kw):  
            key = computer_key(function, args, kw)  
            if key in cache and not is_obsolete(cache[key], duration):  
                print 'wo got a winner'  
                return cache[key]['value']  
            result = function(*args, **kw)  
            cache[key] = {'value':result,'time':time.time()}  
            return result  
        return __memoize  
    return _memoize  
 
@memoize()  
def very_complex_stuff(a,b):  
    return a + b  
  
print very_complex_stuff(2,2)

에이전트:

Python 코드

class User(object):  
    def __init__(self, roles):  
        self.roles = roles  
  
class Unauthorized(Exception):  
    pass  
  
def protect(role):  
    def _protect(function):  
        def __protect(*args, **kw):  
            user = globals().get('user')  
            if user is None or role not in user.roles:  
                raise Unauthorized("I won't tell you")  
            return function(*args, **kw)  
        return __protect  
    return _protect  
  
tarek = User(('admin', 'user'))  
bill = User(('user',))  
  
class MySecrets(object):  
 
    @protect('admin')  
    def waffle_recipe(self):  
        print 'use tons of butter!'  
  
these_are = MySecrets()  
user = tarek  
these_are.waffle_recipe()  
user = bill  
these_are.waffle_recipe()

컨텍스트 제공자:

파이썬 코드

from threading import RLock  
lock = RLock()  
  
def synchronized(function):  
    def _synchronized(*args, **kw):  
        lock.acquire()  
        try:  
            return function(*args, **kw)  
        finally:  
            lock.release()  
    return _synchronized  
 
@synchronized  
def thread_safe():  
    print 'haha'  
     
thread_safe()