Python裝飾器的另類用法

hqman 發布于2019-07-31 10:52 / 3348人閱讀

摘要：今天我們一起探討一下裝飾器的另類用法。語法回顧開始之前我們再將裝飾器的語法回顧一下。例子本身只是演示了裝飾器的一種用法，但不是推薦你就這樣使用裝飾器。類裝飾器在以前，還不支持類裝飾器。

之前有比較系統介紹過Python的裝飾器（請查閱《詳解Python裝飾器》），本文算是一個補充。今天我們一起探討一下裝飾器的另類用法。

語法回顧

開始之前我們再將Python裝飾器的語法回顧一下。

@decorate
def f(...):
    pass

等同于:

def f(...):
    pass

f = decorate(f)

@語法的好處在于：

相同的函數名只出現一次，避免了f = decorate(f)這樣的語句。

可讀性更高，讓讀代碼的人一眼就明白函數被裝飾了哪些功能。

@call()裝飾器

假設你要創建一個整數平方的列表，你可以這樣寫：

>>> table = [0, 1, 4, 9, 16]
>>> len(table), table[3]
(5, 9)

也可以使用列表表達式，因為我們要實現比較簡單。

>>> table = [i * i for i in range(5)]
>>> len(table), table[3]
(5, 9)

但是假如這個列表的邏輯比較復雜的時候，最好是寫成一個方法，這樣會更好維護。

>>> def table(n):
...     value = []
...     for i in range(n):
...         value.append(i*i)
...     return value
>>> table = table(5)

注意看最后一句，是不是很符合裝飾器的語法規則？什么情況下你會寫這樣的代碼呢？

你需要把相對復雜業務寫成一個方法。

這個方法和返回值可以同名，而且你不希望對外公開此方法，只公開結果。

你想盡量使用裝飾器。（無厘頭的理由）

那么這時候@call()裝飾器就登場了。

def call(*args, **kwargs):
    def call_fn(fn):
        return fn(*args, **kwargs)
    return call_fn

這個裝飾器會把你傳入的參數送給目標函數然后直接執行。

@call(5)
def table(n):
    value = []
    for i in range(n):
        value.append(i*i)
    return value

print len(table), table[3]  # 5 9

@call()裝飾器適用于任何函數，你傳入的參數會被直接使用然后結果賦值給同名函數。這樣避免了你重新定義一個變量來存儲結果。

@list 裝飾器

假如你有一個這樣一個生成器函數。

def table(n):
    for i in range(n):
        yield i

當你要生成n=5的序列時，可以直接調用。

table = table(5)
print table  #

使用上節提到的@call()裝飾器，也能得到一樣的結果。

@call(5)
def table(n):
    for i in range(n):
        yield i

print table  #

你還可以直接將其轉換成列表。（使用list(generator_object)函數）

@list
@call(5)
def table(n):
    for i in range(n):
        yield i

print table  # [0, 1, 2, 3, 4]

相信不少同學第一次看到這個用法應該是懵逼的。這等同于列表表達式，但是可讀性也許差了不少。例子本身只是演示了裝飾器的一種用法，但不是推薦你就這樣使用裝飾器。你這樣用也許會被其他同事拖到墻角里打死。

類裝飾器

在Python 2.6以前，還不支持類裝飾器。也就是說，你不能使用這樣的寫法。

@decorator
class MyClass(object):
    pass

你必須這樣寫：

class MyClass(object):
    pass

MyClass = decorator(MyClass)

也就是說，@語法對類是做了特殊處理的，類不一定是一個callable對象（盡管它有構造函數），但是也允許使用裝飾器。那么基于以上語法，你覺得類裝飾器能實現什么功能呢？

舉一個例子，ptest中的@TestClass()用于聲明一個測試類，其源代碼大致如此。

def TestClass(enabled=True, run_mode="singleline"):
    def tracer(cls):
        cls.__pd_type__ ="test"
        cls.__enabled__ = enabled
        cls.__run_mode__ = run_mode.lower()
        return cls
    return tracer

當我們在寫一個測試類時，發生了什么？

@TestClass()
class TestCases(object):
    # your test case ...

print TestCases.__dict__  # {"__module__": "__main__", "__enabled__": True, "__pd_type__": "test", "__run_mode__": "singleline", ...}

居然裝飾器的參數全都變成了變成這個類的屬性，好神奇！我們把語法糖一一展開。

class TestCases(object):
    pass

decorator = TestClass()
print decorator  # 

TestCases = decorator(TestCases)
print TestCases  # 

print TestCases.__dict__  # {"__module__": "__main__", "__enabled__": True, "__pd_type__": "test", "__run_mode__": "singleline", ...}

當裝飾器在被使用時，TestClass()函數會馬上被執行并返回一個裝飾器函數，這個函數是一個閉包函數，保存了enabled和run_mode兩個變量。另外它還接受一個類作為參數，并使用之前保存的變量為這個類添加屬性，最后返回。所以經過@TestClass()裝飾過的類都會帶上__enabled__、__pd_type__以及__run_mode__的屬性。

由此可見，類裝飾器可以完成和Java類似的注解功能，而且要比注解強大的多。

后記

裝飾器就是一個語法糖，當你看不懂一個裝飾器時，可以考慮將其依次展開，分別帶入。這個語法糖給了我們不少方便，但是也要慎用。畢竟可維護的代碼才是高質量的代碼。

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