今天介紹的是一個已經(jīng)存在十三年,但是依舊不紅的庫 decorator,好像很少有人知道他的存在一樣。
這個庫可以幫你做什么呢 ?
其實很簡單,就是可以幫你更方便地寫python裝飾器代碼,更重要的是,它讓 Python 中被裝飾器裝飾后的方法長得更像裝飾前的方法。
本篇文章不會過多的向你介紹裝飾器的基本知識,我會默認(rèn)你知道什么是裝飾器,并且懂得如何寫一個簡單的裝飾器。
不了解裝飾器的可以先去閱讀我之前寫的文章,非常全且詳細(xì)的介紹了裝飾器的各種實現(xiàn)方法。
1. 常規(guī)的裝飾器
下面這是一個最簡單的裝飾器示例,在運行 myfunc
函數(shù)的前后都會打印一條日志。
def deco(func):
def wrapper(*args, **kw):
print("Ready to run task")
func(*args, **kw)
print("Successful to run task")
return wrapper
@deco
def myfunc():
print("Running the task")
myfunc()
裝飾器使用起來,似乎有些高端和魔幻,對于一些重復(fù)性的功能,往往我們會封裝成一個裝飾器函數(shù)。
在定義一個裝飾器的時候,我們都需要像上面一樣機械性的寫一個嵌套的函數(shù),對裝飾器原理理解不深的初學(xué)者,往往過段時間就會忘記如何定義裝飾器。
有一些比較聰明的同學(xué),會利用 PyCharm 來自動生成裝飾器模板
然后要使用的時候,直接敲入 deco
就會生成一個簡單的生成器代碼,提高編碼的準(zhǔn)備效率
2. 使用神庫
使用 PyCharm 的 Live Template ,雖然能降低編寫裝飾器的難度,但卻要依賴 PyCharm 這一專業(yè)的代碼編輯器。
這里,明哥要教你一個更加簡單的方法,使用這個方法呢,你需要先安裝一個庫 :decorator
,使用 pip 可以很輕易地去安裝它
$ python3 -m pip install decorator
從庫的名稱不難看出,這是一個專門用來解決裝飾器問題的第三方庫。
有了它之后,你會驚奇的發(fā)現(xiàn),以后自己定義的裝飾器,就再也不需要寫嵌套的函數(shù)了
from decorator import decorator
@decorator
def deco(func, *args, **kw):
print("Ready to run task")
func(*args, **kw)
print("Successful to run task")
@deco
def myfunc():
print("Running the task")
myfunc()
deco 作為裝飾函數(shù),第一個參數(shù)是固定的,都是指被裝飾函數(shù),而后面的參數(shù)都固定使用 可變參數(shù) *args
和 **kw
的寫法,代碼被裝飾函數(shù)的原參數(shù)。
這種寫法,不得不說,更加符合直覺,代碼的邏輯也更容易理解。
3. 帶參數(shù)的裝飾器可用?
裝飾器根據(jù)有沒有攜帶參數(shù),可以分為兩種
第一種 :不帶參數(shù),最簡單的示例,上面已經(jīng)舉例
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
func(*args, **kw)
return wrapper
第二種 :帶參數(shù),這就相對復(fù)雜了,理解起來了也不是那么容易。
def decorator(arg1, arg2):
def wrapper(func):
def deco(*args, **kwargs)
func(*args, **kwargs)
return deco
return wrapper
那么對于需要帶參數(shù)的裝飾器,decorator
是否也一樣能很好的支持呢?
下面是一個官方的示例
from decorator import decorator
@decorator
def warn_slow(func, timelimit=60, *args, **kw):
t0 = time.time()
result = func(*args, **kw)
dt = time.time() - t0
if dt > timelimit:
logging.warn('%s took %d seconds', func.__name__, dt)
else:
logging.info('%s took %d seconds', func.__name__, dt)
return result
@warn_slow(timelimit=600) # warn if it takes more than 10 minutes
def run_calculation(tempdir, outdir):
pass
可以看到
- 裝飾函數(shù)的第一個參數(shù),還是被裝飾器 func ,這個跟之前一樣
- 而第二個參數(shù) timelimit 寫成了位置參數(shù)的寫法,并且有默認(rèn)值
- 再往后,就還是跟原來一樣使用了可變參數(shù)的寫法
不難推斷,只要你在裝飾函數(shù)中第二個參數(shù)開始,使用了非可變參數(shù)的寫法,這些參數(shù)就可以做為裝飾器調(diào)用時的參數(shù)。
4. 簽名問題有解決?
我們在自己寫裝飾器的時候,通常都會順手加上一個叫 functools.wraps
的裝飾器,我想你應(yīng)該也經(jīng)常見過,那他有啥用呢?
先來看一個例子
def wrapper(func):
def inner_function():
pass
return inner_function
@wrapper
def wrapped():
pass
print(wrapped.__name__)
#inner_function
為什么會這樣子?不是應(yīng)該返回 func
嗎?
這也不難理解,因為上邊執(zhí)行func
和下邊 decorator(func)
是等價的,所以上面 func.__name__
是等價于下面decorator(func).__name__
的,那當(dāng)然名字是 inner_function
def wrapper(func):
def inner_function():
pass
return inner_function
def wrapped():
pass
print(wrapper(wrapped).__name__)
#inner_function
目前,我們可以看到當(dāng)一個函數(shù)被裝飾器裝飾過后,它的簽名信息會發(fā)生變化(譬如上面看到的函數(shù)名)
那如何避免這種情況的產(chǎn)生?
解決方案就是使用我們前面所說的 functools .wraps 裝飾器。
它的作用就是將 被修飾的函數(shù)(wrapped) 的一些屬性值賦值給 修飾器函數(shù)(wrapper) ,最終讓屬性的顯示更符合我們的直覺。
from functools import wraps
def wrapper(func):
@wraps(func)
def inner_function():
pass
return inner_function
@wrapper
def wrapped():
pass
print(wrapped.__name__)
# wrapped
那么問題就來了,我們使用了 decorator 之后,是否還會存在這種簽名的問題呢?
寫個例子來驗證一下就知道啦
from decorator import decorator
@decorator
def deco(func, *args, **kw):
print("Ready to run task")
func(*args, **kw)
print("Successful to run task")
@deco
def myfunc():
print("Running the task")
print(myfunc.__name__)
輸出的結(jié)果是 myfunc
,說明 decorator
已經(jīng)默認(rèn)幫我們處理了一切可預(yù)見的問題。
5. 總結(jié)一下
decorator
是一個提高裝飾器編碼效率的第三方庫,它適用于對裝飾器原理感到困惑的新手,可以讓你很輕易的寫出更符合人類直覺的代碼。
對于帶參數(shù)裝飾器的定義,是非常復(fù)雜的,它需要要寫多層的嵌套函數(shù),并且需要你熟悉各個參數(shù)的傳遞路徑,才能保證你寫出來的裝飾器可以正常使用。
這時候,只要用上 decorator
這個庫,你就可以很輕松的寫出一個帶參數(shù)的裝飾器。同時你也不用擔(dān)心他會出現(xiàn)簽名問題,這些它都為你妥善的處理好了。
這么棒的一個庫,推薦你使用起來。
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