Python装饰器的详细用法介绍（代码示例）
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- 2019-02-25 10:33:342713浏览
本篇文章给大家带来的内容是关于Python装饰器的详细用法介绍（代码示例），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
在Python中，装饰器一般用来修饰函数，实现公共功能，达到代码复用的目的。在函数定义前加上@xxxx，然后函数就注入了某些行为，很神奇！然而，这只是语法糖而已。
场景
假设，有一些工作函数，用来对数据做不同的处理：
def work_bar(data): pass def work_foo(data): pass
我们想在函数调用前/后输出日志，怎么办？
傻瓜解法
logging.info('begin call work_bar')
work_bar(1)
logging.info('call work_bar done')
如果有多处代码调用呢？想想就怕！
函数包装
傻瓜解法无非是有太多代码冗余，每次函数调用都要写一遍logging。可以把这部分冗余逻辑封装到一个新函数里：
def smart_work_bar(data):
logging.info('begin call: work_bar')
work_bar(data)
logging.info('call doen: work_bar')
这样，每次调用smart_work_bar即可：
smart_work_bar(1) # ... smart_work_bar(some_data)
通用闭包
看上去挺完美……然而，当work_foo也有同样的需要时，还要再实现一遍smart_work_foo吗？这样显然不科学呀！
别急，我们可以用闭包：
def log_call(func):
def proxy(*args, **kwargs):
logging.info('begin call: {name}'.format(name=func.func_name))
result = func(*args, **kwargs)
logging.info('call done: {name}'.format(name=func.func_name))
return result
return proxy
这个函数接收一个函数对象(被代理函数)作为参数，返回一个代理函数。调用代理函数时，先输出日志，然后调用被代理函数，调用完成后再输出日志，最后返回调用结果。这样，不就达到通用化的目的了吗？——对于任意被代理函数func，log_call均可轻松应对。
smart_work_bar = log_call(work_bar) smart_work_foo = log_call(work_foo) smart_work_bar(1) smart_work_foo(1) # ... smart_work_bar(some_data) smart_work_foo(some_data)
第1行中，log_call接收参数work_bar，返回一个代理函数proxy，并赋给smart_work_bar。第4行中，调用smart_work_bar，也就是代理函数proxy，先输出日志，然后调用func也就是work_bar，最后再输出日志。注意到，代理函数中，func与传进去的work_bar对象紧紧关联在一起了，这就是闭包。
再提一下，可以覆盖被代理函数名，以smart_为前缀取新名字还是显得有些累赘：
work_bar = log_call(work_bar) work_foo = log_call(work_foo) work_bar(1) work_foo(1)
语法糖
先来看看以下代码：
def work_bar(data): pass work_bar = log_call(work_bar) def work_foo(data): pass work_foo = log_call(work_foo)
虽然代码没有什么冗余了，但是看是去还是不够直观。这时候，语法糖来了~~~
@log_call def work_bar(data): pass
因此，注意一点(划重点啦)，这里@log_call的作用只是：告诉Python编译器插入代码work_bar = log_call(work_bar)。
求值装饰器
先来猜猜装饰器eval_now有什么作用？
def eval_now(func): return func()
看上去好奇怪哦，没有定义代理函数，算装饰器吗？
@eval_now def foo(): return 1 print foo
这段代码输出1，也就是对函数进行调用求值。那么到底有什么用呢？直接写foo = 1不行么？在这个简单的例子，这么写当然可以啦。来看一个更复杂的例子——初始化一个日志对象：
# some other code before... # log format formatter = logging.Formatter( '[%(asctime)s] %(process)5d %(levelname) 8s - %(message)s', '%Y-%m-%d %H:%M:%S', ) # stdout handler stdout_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout) stdout_handler.setFormatter(formatter) stdout_handler.setLevel(logging.DEBUG) # stderr handler stderr_handler = logging.StreamHandler(sys.stderr) stderr_handler.setFormatter(formatter) stderr_handler.setLevel(logging.ERROR) # logger object logger = logging.Logger(__name__) logger.setLevel(logging.DEBUG) logger.addHandler(stdout_handler) logger.addHandler(stderr_handler) # again some other code after...
用eval_now的方式：
# some other code before... @eval_now def logger(): # log format formatter = logging.Formatter( '[%(asctime)s] %(process)5d %(levelname) 8s - %(message)s', '%Y-%m-%d %H:%M:%S', ) # stdout handler stdout_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout) stdout_handler.setFormatter(formatter) stdout_handler.setLevel(logging.DEBUG) # stderr handler stderr_handler = logging.StreamHandler(sys.stderr) stderr_handler.setFormatter(formatter) stderr_handler.setLevel(logging.ERROR) # logger object logger = logging.Logger(__name__) logger.setLevel(logging.DEBUG) logger.addHandler(stdout_handler) logger.addHandler(stderr_handler) return logger # again some other code after...
两段代码要达到的目的是一样的，但是后者显然更清晰，颇有代码块的风范。更重要的是，函数调用在局部名字空间完成初始化，避免临时变量(如formatter等)污染外部的名字空间(比如全局)。
带参数装饰器
定义一个装饰器，用于记录慢函数调用：
def log_slow_call(func):
def proxy(*args, **kwargs):
start_ts = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_ts = time.time()
seconds = start_ts - end_ts
if seconds > 1:
logging.warn('slow call: {name} in {seconds}s'.format(
name=func.func_name,
seconds=seconds,
))
return result
return proxy
第3、5行分别在函数调用前后采样当前时间，第7行计算调用耗时，耗时大于一秒输出一条警告日志。
@log_slow_call def sleep_seconds(seconds): time.sleep(seconds) sleep_seconds(0.1) # 没有日志输出 sleep_seconds(2) # 输出警告日志
然而，阈值设置总是要视情况决定，不同的函数可能会设置不同的值。如果阈值有办法参数化就好了：
def log_slow_call(func, threshold=1):
def proxy(*args, **kwargs):
start_ts = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_ts = time.time()
seconds = start_ts - end_ts
if seconds > threshold:
logging.warn('slow call: {name} in {seconds}s'.format(
name=func.func_name,
seconds=seconds,
))
return result
return proxy
然而，@xxxx语法糖总是以被装饰函数为参数调用装饰器，也就是说没有机会传递threshold参数。怎么办呢？——用一个闭包封装threshold参数：
def log_slow_call(threshold=1):
def decorator(func):
def proxy(*args, **kwargs):
start_ts = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_ts = time.time()
seconds = start_ts - end_ts
if seconds > threshold:
logging.warn('slow call: {name} in {seconds}s'.format(
name=func.func_name,
seconds=seconds,
))
return result
return proxy
return decorator
@log_slow_call(threshold=0.5)
def sleep_seconds(seconds):
time.sleep(seconds)
这样，log_slow_call(threshold=0.5)调用返回函数decorator，函数拥有闭包变量threshold，值为0.5。decorator再装饰sleep_seconds。
采用默认阈值，函数调用还是不能省略：
@log_slow_call() def sleep_seconds(seconds): time.sleep(seconds)
处女座可能会对第一行这对括号感到不爽，那么可以这样改进：
def log_slow_call(func=None, threshold=1):
def decorator(func):
def proxy(*args, **kwargs):
start_ts = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_ts = time.time()
seconds = start_ts - end_ts
if seconds > threshold:
logging.warn('slow call: {name} in {seconds}s'.format(
name=func.func_name,
seconds=seconds,
))
return result
return proxy
if func is None:
return decorator
else:
return decorator(func)
这种写法兼容两种不同的用法，用法A默认阈值(无调用)；用法B自定义阈值(有调用)。
# Case A @log_slow_call def sleep_seconds(seconds): time.sleep(seconds) # Case B @log_slow_call(threshold=0.5) def sleep_seconds(seconds): time.sleep(seconds)
用法A中，发生的事情是log_slow_call(sleep_seconds)，也就是func参数是非空的，这是直接调decorator进行包装并返回(阈值是默认的)。
用法B中，先发生的是log_slow_call(threshold=0.5)，func参数为空，直接返回新的装饰器decorator，关联闭包变量threshold，值为0.5；然后，decorator再装饰函数sleep_seconds，即decorator(sleep_seconds)。注意到，此时threshold关联的值是0.5，完成定制化。
你可能注意到了，这里最好使用关键字参数这种调用方式——使用位置参数会很丑陋：
# Case B- @log_slow_call(None, 0.5) def sleep_seconds(seconds): time.sleep(seconds)
当然了，函数调用尽量使用关键字参数是一种极佳实践，含义清晰，在参数很多的情况下更是如此。
智能装饰器
上节介绍的写法，嵌套层次较多，如果每个类似的装饰器都用这种方法实现，还是比较费劲的(脑子不够用)，也比较容易出错。
假设有一个智能装饰器smart_decorator，修饰装饰器log_slow_call，便可获得同样的能力。这样，log_slow_call定义将变得更清晰，实现起来也更省力啦：
@smart_decorator
def log_slow_call(func, threshold=1):
def proxy(*args, **kwargs):
start_ts = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_ts = time.time()
seconds = start_ts - end_ts
if seconds > threshold:
logging.warn('slow call: {name} in {seconds}s'.format(
name=func.func_name,
seconds=seconds,
))
return result
return proxy
脑洞开完，smart_decorator如何实现呢？其实也简单：
def smart_decorator(decorator): def decorator_proxy(func=None, **kwargs): if func is not None: return decorator(func=func, **kwargs) def decorator_proxy(func): return decorator(func=func, **kwargs) return decorator_proxy return decorator_proxy
smart_decorator实现了以后，设想就成立了！这时，log_slow_call，就是decorator_proxy(外层)，关联的闭包变量decorator是本节最开始定义的log_slow_call(为了避免歧义，称为real_log_slow_call)。log_slow_call支持以下各种用法：
# Case A @log_slow_call def sleep_seconds(seconds): time.sleep(seconds)
用法A中，执行的是decorator_proxy(sleep_seconds)(外层)，func非空，kwargs为空；直接执行decorator(func=func, **kwargs)，即real_log_slow_call(sleep_seconds)，结果是关联默认参数的proxy。
# Case B # Same to Case A @log_slow_call() def sleep_seconds(seconds): time.sleep(seconds)
用法B中，先执行decorator_proxy()，func及kwargs均为空，返回decorator_proxy对象(内层)；再执行decorator_proxy(sleep_seconds)(内层)；最后执行decorator(func, **kwargs)，等价于real_log_slow_call(sleep_seconds)，效果与用法A一致。
# Case C @log_slow_call(threshold=0.5) def sleep_seconds(seconds): time.sleep(seconds)
用法C中，先执行decorator_proxy(threshold=0.5)，func为空但kwargs非空，返回decorator_proxy对象(内层)；再执行decorator_proxy(sleep_seconds)(内层)；最后执行decorator(sleep_seconds, **kwargs)，等价于real_log_slow_call(sleep_seconds, threshold=0.5)，阈值实现自定义！
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