装饰模式有很多经典的使用场景,例如插入日志、性能测试、事务处理等等,有了装饰器,就可以提取大量函数中与本身功能无关的类似代码,从而达到代码重用的目的。下面就一步步看看Python中的装饰器。
现在有一个简单的函数"myfunc",想通过代码得到这个函数的大概执行时间。
我们可以直接把计时逻辑方法"myfunc"内部,但是这样的话,如果要给另一个函数计时,就需要重复计时的逻辑。所以比较好的做法是把计时逻辑放到另一个函数中("deco"),如下:
但是,上面的做法也有一个问题,就是所有的"myfunc"调用处都要改为"deco(myfunc)"。
下面,做一些改动,来避免计时功能对"myfunc"函数调用代码的影响:
经过了上面的改动后,一个比较完整的装饰器(deco)就实现了,装饰器没有影响原来的函数,以及函数调用的代码。例子中值得注意的地方是,Python中一切都是对象,函数也是,所以代码中改变了"myfunc"对应的函数对象。
在Python中,可以使用"@"语法糖来精简装饰器的代码:
使用了"@"语法糖后,我们就不需要额外代码来给"myfunc"重新赋值了, 其实"@deco"的本质就是"myfunc = deco(myfunc)" ,当认清了这一点后,后面看带参数的装饰器就简单了。
前面的例子中,被装饰函数的本身是没有参数的,下面看一个被装饰函数有参数的例子:
从例子中可以看到,对于被装饰函数需要支持参数的情况,我们只要使装饰器的内嵌函数支持同样的签名即可。
这里还有一个问题,如果多个函数拥有不同的参数形式,怎么共用同样的装饰器?在Python中,函数可以支持(*args, **kwargs)可变参数,所以装饰器可以通过可变参数形式来实现内嵌函数的签名。
装饰器本身也可以支持参数,例如说可以通过装饰器的参数来禁止计时功能:
通过例子可以看到,如果装饰器本身需要支持参数,那么装饰器就需要多一层的内嵌函数。
这时候,"addFunc(3, 8) = deco(True)( addFunc(3, 8))","myFunc() = deco(False)( myFunc ())"。
装饰器是可以叠加使用的,那么这是就涉及到装饰器调用顺序了。对于Python中的"@"语法糖, 装饰器的调用顺序与使用 @ 语法糖声明的顺序相反。
在这个例子中, "addFunc(3, 8) = deco_1(deco_2(addFunc(3, 8)))" 。
在Python中有三个内置的装饰器,都是跟class相关的:staticmethod、classmethod 和property。
对于staticmethod和classmethod这里就不介绍了,通过一个例子看看property。
注意,对于Python新式类(new-style class),如果将上面的 "@var.setter" 装饰器所装饰的成员函数去掉,则Foo.var 属性为只读属性,使用 "foo.var = 'var 2'" 进行赋值时会抛出异常。但是,对于Python classic class,所声明的属性不是 read-only的,所以即使去掉"@var.setter"装饰器也不会报错。
本文介绍了Python装饰器的一些使用,装饰器的代码还是比较容易理解的。只要通过一些例子进行实际操作一下,就很容易理解了。