Python 데코레이터 세부정보

데코레이터는 본질적으로 Python 함수로, 코드를 변경하지 않고도 다른 함수가 추가 함수를 추가할 수 있도록 해줍니다. 데코레이터의 반환 값도 함수 ​​개체입니다.

측면 요구 사항이 있는 시나리오에 자주 사용됩니다. 예: 로그 삽입, 성능 테스트, 트랜잭션 처리, 캐싱, 권한 확인 등 데코레이터는 이런 문제를 해결하기 위한 훌륭한 디자인입니다. 데코레이터를 사용하면 기능 자체와 관련이 없는 유사한 코드를 대량으로 추출하여 계속해서 재사용할 수 있습니다.

먼저 간단한 예를 살펴보겠습니다.

def now():
    print('2017_7_29')

이제 새로운 요구사항이 있으므로 함수의 실행 로그를 기록하고 싶기 때문에 코드에 로그 코드를 추가합니다.

def now():
    print('2017_7_29')
    logging.warn("running")

가정 유사한 요구사항이 여러 개 있습니다. 어떻게 해야 합니까? now 함수에 또 다른 레코드를 작성하시겠습니까? 이로 인해 유사한 코드가 많이 생성됩니다. 반복되는 코드 작성을 줄이기 위해 로그를 구체적으로 처리하도록 함수를 재정의한 다음 로그가 처리된 후 실제 비즈니스 코드를 실행할 수 있습니다.假设有类似的多个需求，怎么做？再写一个logging在now函数里？这样就造成大量雷同的代码，为了减少重复写代码，我们可以这样做，重新定义一个函数：专门处理日志 ，日志处理完之后再执行真正的业务代码.

def use_logging(func):     
    logging.warn("%s is running" % func.__name__)     
    func()  
def now():     
    print('2017_7_29')    
use_logging(now)

在实现,逻辑上不难， 但是这样的话，我们每次都要将一个函数作为参数传递给日志函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构，之前执行业务逻辑时，执行运行now()，但是现在不得不改成use_logging(now)。

那么有没有更好的方式的呢？当然有，答案就是装饰器。

首先要明白函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量,所以，通过变量也能调用该函数。例如:

(=

 简单装饰器

本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：

def log(func):
    def wrapper(*args,**kw):
        print('call %s():'%func.__name__)
        return func(*args,**kw)
    return wrapper
# 由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，
# 只是现在同名的now变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。
# wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。
# 在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。

上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数.现在执行:

now = log(now)
now()

输出结果:
call now():
2017_7_28

函数log就是装饰器，它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面，看起来像now被log装饰了。在这个例子中，函数进入时 ，被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。

使用语法糖:

@logdef now():
    print('2017_7_28')

@符号是装饰器的语法糖，在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作

这样我们就可以省去now = log(now)这一句了，直接调用now()即可得到想要的结果。如果我们有其他的类似函数，我们可以继续调用装饰器来修饰函数，而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样，我们就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性。

装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内。

带参数的装饰器:

如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会复杂一点。比如，要自定义log的文本：　

def log(text):
    def decorator(func):
            def wrapper(*args,**kw):
                        print('%s %s()'%(text,func.__name__))
                        return func(*args,**kw)        
            return wrapper    
     return decorator

 这个3层嵌套的decorator用法如下：

@log(()
now()

等价于

<span style="color: #000000;">now = log('goal')(now)<br># 首先执行log('execute')，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是now函数，返回值最终是wrapper函数<br>now()</span>

因为我们讲了函数也是对象，它有__name__等属性，但你去看经过decorator装饰之后的函数，它们的__name__已经从原来的'now'变成了'wrapper'：

print(now.__name__)# wrapper

因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper'，所以，需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中，否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。

不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码，Python内置的functools.wraps

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

구현에서는 논리는 어렵지 않지만 이 경우에는 매번 로그 함수에 함수를 매개변수로 전달해야 합니다. 게다가 이 메서드는 원래의 코드 논리 구조를 파괴했습니다. 이전에는 비즈니스 로직을 실행할 때 now()가 실행되었으나 이제는 use_logging(now)으로 변경되어야 합니다.

그렇다면 더 좋은 방법이 있을까요? 물론 그렇습니다. 대답은 데코레이터입니다.

우선 함수도 객체이고, 함수 객체에 변수가 할당될 수 있으므로 변수를 통해서도 함수를 호출할 수 있다는 점을 이해해야 합니다. 예:

import functools

def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

Simple decorator🎜🎜🎜기본적으로 데코레이터는 함수를 반환하는 고차 함수입니다. 따라서 로그를 출력할 수 있는 데코레이터를 정의해야 하는데, 이는 다음과 같이 정의할 수 있습니다. 🎜

import time

class Foo(object):     
    def __init__(self, func):     
        self._func = func  
    
    def __call__(self):     
        print ('class decorator runing')     
        self._func()     
        print ('class decorator ending')  

@Foo 
def now():     
    print (time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time())))  
    
now()

🎜위 log는 데코레이터이기 때문에 함수를 매개변수로 받아 함수를 반환합니다. . 이제 실행:🎜rrreeerrreee🎜Function log🎜는 실제 비즈니스 메서드를 실행하는 기능을 함수에 담는 것 같습니다. 이 예에서는 함수가 들어가는 것을 Aspect라고 하며, 이 프로그래밍 방식을 Aspect-Oriented 프로그래밍이라고 합니다.
🎜🎜사용 문법:🎜rrreee🎜@ 기호는 데코레이터의 문법 설탕입니다. 이는 또 다른 할당 작업을 피하기 위해 함수를 정의할 때 사용됩니다.🎜🎜이 방법으로 지금 저장할 수 있습니다. =log(now)🎜이 문장이면 충분합니다. now()를 직접 호출하면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 다른 유사한 함수가 있는 경우 함수를 반복적으로 수정하거나 새 패키지를 추가하지 않고도 계속해서 데코레이터를 호출하여 함수를 장식할 수 있습니다. 이러한 방식으로 프로그램의 재사용성을 향상시키고 프로그램의 가독성을 높입니다. 🎜🎜파이썬에서 데코레이터를 사용하기 편리한 이유는 파이썬 함수를 일반 객체처럼 다른 함수에 매개변수로 전달할 수 있고 다른 변수에 할당할 수 있기 때문입니다. 반환 값으로 사용되며 다른 함수에서 정의될 수 있습니다. 🎜🎜🎜🎜매개변수가 있는 데코레이터🎜:🎜🎜🎜데코레이터 자체가 매개변수를 전달해야 하는 경우 데코레이터를 반환하는 고차 함수를 작성해야 합니다. 쓰기가 좀 복잡할 겁니다. 예를 들어, 로그 텍스트를 사용자 정의하려면: 🎜rrreee🎜 이 3계층 중첩 데코레이터는 다음과 같이 사용됩니다: 🎜rrreee🎜는 🎜rrreee🎜와 동일합니다. 함수도 객체라고 말했기 때문에 __name__이 있습니다. 등의 속성이 있지만 데코레이터로 장식된 함수를 보면 해당 __name__이 원래 'now'에서 'wrapper로 변경되었습니다. ' ：🎜rrreee🎜반환된 wrapper() 함수의 이름이 'wrapper'이므로 __name__을 복사해야 합니다. code> 및 원래 함수의 기타 특성을 <code>wrapper() 함수에 추가합니다. 그렇지 않으면 함수 서명에 의존하는 일부 코드가 잘못 실행됩니다. 🎜🎜 wrapper.__name__ = func.__name__과 같은 코드를 작성할 필요가 없습니다. Python에 내장된 functools.wraps가 이를 수행합니다. 따라서 완전한 데코레이터를 작성하는 방법은 다음과 같습니다. 🎜rrreeerrreee🎜 🎜클래스 데코레이터🎜:🎜🎜클래스 데코레이터를 살펴보겠습니다. 함수 데코레이터에 비해 클래스 데코레이터는 더 큰 유연성, 높은 응집력 및 캡슐화라는 장점을 가지고 있습니다. 클래스 데코레이터를 사용하면 클래스 내부의 __call__ 메서드를 사용하여 데코레이터를 함수에 연결할 때 이 메서드가 호출됩니다.🎜rrreee🎜요약:🎜🎜간단히 말해서 데코레이터의 역할은 다음과 같습니다. 이미 존재하는 개체에 추가 기능을 추가합니다. ​🎜

동시에 객체지향(OOP) 디자인 패턴에서는 데코레이터를 데코레이션 패턴이라고 합니다. OOP의 데코레이션 모드는 상속과 조합을 통해 구현되어야 하며, Python은 OOP의 데코레이터를 지원할 뿐만 아니라 구문 수준에서 직접 데코레이터도 지원합니다. Python의 데코레이터는 함수 또는 클래스로 구현될 수 있습니다.

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