這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)裝飾器在Python中的應(yīng)用，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項(xiàng)目包括千山網(wǎng)站建設(shè)、千山網(wǎng)站制作、千山網(wǎng)頁(yè)制作以及千山網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷策劃等。多年來(lái)，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，千山網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到千山省份的部分城市，未來(lái)相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

裝飾器本質(zhì)上是一個(gè)Python函數(shù)，它可以讓其他函數(shù)在不需要做任何代碼變動(dòng)的前提下增加額外功能，裝飾器的返回值也是一個(gè)函數(shù)對(duì)象.

經(jīng)常用于有切面需求的場(chǎng)景，比如：插入日志、性能測(cè)試、事務(wù)處理、緩存、權(quán)限校驗(yàn)等場(chǎng)景。裝飾器是解決這類問(wèn)題的絕佳設(shè)計(jì)，有了裝飾器，我們就可以抽離出大量與函數(shù)功能本身無(wú)關(guān)的雷同代碼并繼續(xù)重用。

先來(lái)看一個(gè)簡(jiǎn)單例子：

def now():
    print('2017_7_29')

現(xiàn)在有一個(gè)新的需求，希望可以記錄下函數(shù)的執(zhí)行日志，于是在代碼中添加日志代碼：

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

假設(shè)有類似的多個(gè)需求，怎么做？再寫(xiě)一個(gè)logging在now函數(shù)里？這樣就造成大量雷同的代碼，為了減少重復(fù)寫(xiě)代碼，我們可以這樣做，重新定義一個(gè)函數(shù)：專門處理日志 ，日志處理完之后再執(zhí)行真正的業(yè)務(wù)代碼.

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

在實(shí)現(xiàn),邏輯上不難， 但是這樣的話，我們每次都要將一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)傳遞給日志函數(shù)。而且這種方式已經(jīng)破壞了原有的代碼邏輯結(jié)構(gòu)，之前執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯時(shí)，執(zhí)行運(yùn)行now()，但是現(xiàn)在不得不改成use_logging(now)。

那么有沒(méi)有更好的方式的呢？當(dāng)然有，答案就是裝飾器。

首先要明白函數(shù)也是一個(gè)對(duì)象，而且函數(shù)對(duì)象可以被賦值給變量,所以，通過(guò)變量也能調(diào)用該函數(shù)。例如:

(=

簡(jiǎn)單裝飾器

本質(zhì)上，decorator就是一個(gè)返回函數(shù)的高階函數(shù)。所以，我們要定義一個(gè)能打印日志的decorator，可以定義如下：

def log(func):
    def wrapper(*args,**kw):
        print('call %s():'%func.__name__)
        return func(*args,**kw)
    return wrapper
# 由于log()是一個(gè)decorator，返回一個(gè)函數(shù)，所以，原來(lái)的now()函數(shù)仍然存在，
# 只是現(xiàn)在同名的now變量指向了新的函數(shù)，于是調(diào)用now()將執(zhí)行新函數(shù)，即在log()函數(shù)中返回的wrapper()函數(shù)。
# wrapper()函數(shù)的參數(shù)定義是(*args, **kw)，因此，wrapper()函數(shù)可以接受任意參數(shù)的調(diào)用。
# 在wrapper()函數(shù)內(nèi)，首先打印日志，再緊接著調(diào)用原始函數(shù)。

上面的log，因?yàn)樗且粋€(gè)decorator，所以接受一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，并返回一個(gè)函數(shù).現(xiàn)在執(zhí)行:

now = log(now)
now()

輸出結(jié)果:
call now():
2017_7_28

函數(shù)log就是裝飾器，它把執(zhí)行真正業(yè)務(wù)方法的func包裹在函數(shù)里面，看起來(lái)像now被log裝飾了。在這個(gè)例子中，函數(shù)進(jìn)入時(shí) ，被稱為一個(gè)橫切面(Aspect)，這種編程方式被稱為面向切面的編程(Aspect-Oriented Programming)。

使用語(yǔ)法糖:

@logdef now():
    print('2017_7_28')

@符號(hào)是裝飾器的語(yǔ)法糖，在定義函數(shù)的時(shí)候使用，避免再一次賦值操作

這樣我們就可以省去now = log(now)這一句了，直接調(diào)用now()即可得到想要的結(jié)果。如果我們有其他的類似函數(shù)，我們可以繼續(xù)調(diào)用裝飾器來(lái)修飾函數(shù)，而不用重復(fù)修改函數(shù)或者增加新的封裝。這樣，我們就提高了程序的可重復(fù)利用性，并增加了程序的可讀性。

裝飾器在Python使用如此方便都要?dú)w因于Python的函數(shù)能像普通的對(duì)象一樣能作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù)，可以被賦值給其他變量，可以作為返回值，可以被定義在另外一個(gè)函數(shù)內(nèi)。

帶參數(shù)的裝飾器:

如果decorator本身需要傳入?yún)?shù)，那就需要編寫(xiě)一個(gè)返回decorator的高階函數(shù)，寫(xiě)出來(lái)會(huì)復(fù)雜一點(diǎn)。比如，要自定義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

這個(gè)3層嵌套的decorator用法如下：

@log(()
now()

等價(jià)于

now = log('goal')(now)
# 首先執(zhí)行l(wèi)og('execute')，返回的是decorator函數(shù)，再調(diào)用返回的函數(shù)，參數(shù)是now函數(shù)，返回值最終是wrapper函數(shù)
now()

因?yàn)槲覀冎v了函數(shù)也是對(duì)象，它有__name__等屬性，但你去看經(jīng)過(guò)decorator裝飾之后的函數(shù)，它們的__name__已經(jīng)從原來(lái)的'now'變成了'wrapper'：

print(now.__name__)# wrapper

因?yàn)榉祷氐哪莻€(gè)wrapper()函數(shù)名字就是'wrapper'，所以，需要把原始函數(shù)的__name__等屬性復(fù)制到wrapper()函數(shù)中，否則，有些依賴函數(shù)簽名的代碼執(zhí)行就會(huì)出錯(cuò)。

不需要編寫(xiě)wrapper.__name__ = func.__name__這樣的代碼，Python內(nèi)置的functools.wraps就是干這個(gè)事的，所以，一個(gè)完整的decorator的寫(xiě)法如下：

import functools

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

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

類裝飾器:

再來(lái)看看類裝飾器，相比函數(shù)裝飾器，類裝飾器具有靈活度大、高內(nèi)聚、封裝性等優(yōu)點(diǎn)。使用類裝飾器還可以依靠類內(nèi)部的__call__方法，當(dāng)使用 @ 形式將裝飾器附加到函數(shù)上時(shí)，就會(huì)調(diào)用此方法

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()

總結(jié):

概括的講，裝飾器的作用就是為已經(jīng)存在的對(duì)象添加額外的功能。

同時(shí)在面向?qū)ο螅∣OP）的設(shè)計(jì)模式中，decorator被稱為裝飾模式。OOP的裝飾模式需要通過(guò)繼承和組合來(lái)實(shí)現(xiàn)，而Python除了能支持OOP的decorator外，直接從語(yǔ)法層次支持decorator。Python的decorator可以用函數(shù)實(shí)現(xiàn)，也可以用類實(shí)現(xiàn)。

到此為止, 關(guān)于Python中的裝飾器有了一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)識(shí), 但是對(duì)于具體的使用方法還是需要多加鞏固和練習(xí)，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊。