Python 装饰器实现DRY(不重复代码)原则

Python装饰器是一个消除冗余的强大工具。随着将功能模块化为大小合适的方法,即使是最复杂的工作流,装饰器也能使它变成简洁的功能。

例如让我们看看Django web框架,该框架处理请求的方法接收一个方法对象,返回一个响应对象:

def handle_request(request):
  return HttpResponse("Hello, World")

我最近遇到一个案例,需要编写几个满足下述条件的api方法:

  • 返回json响应
  • 如果是GET请求,那么返回错误码

做为一个注册api端点例子,我将会像这样编写:

def register(request):
  result = None
  # check for post only
  if request.method != 'POST':
    result = {"error": "this method only accepts posts!"}
  else:
    try:
      user = User.objects.create_user(request.POST['username'],
                      request.POST['email'],
                      request.POST['password'])
      # optional fields
      for field in ['first_name', 'last_name']:
        if field in request.POST:
          setattr(user, field, request.POST[field])
      user.save()
      result = {"success": True}
    except KeyError as e:
      result = {"error": str(e) }
  response = HttpResponse(json.dumps(result))
  if "error" in result:
    response.status_code = 500
  return response

然而这样我将会在每个api方法中编写json响应和错误返回的代码。这将会导致大量的逻辑重复。所以让我们尝试用装饰器实现DRY原则吧。

装饰器简介

如果你不熟悉装饰器,我可以简单解释一下,实际上装饰器就是有效的函数包装器,python解释器加载函数的时候就会执行包装器,包装器可以修改函数的接收参数和返回值。举例来说,如果我想要总是返回比实际返回值大一的整数结果,我可以这样写装饰器:

# a decorator receives the method it's wrapping as a variable 'f'
def increment(f):
  # we use arbitrary args and keywords to
  # ensure we grab all the input arguments.
  def wrapped_f(*args, **kw):
    # note we call f against the variables passed into the wrapper,
    # and cast the result to an int and increment .
    return int(f(*args, **kw)) + 1
  return wrapped_f # the wrapped function gets returned.

现在我们就可以用@符号和这个装饰器去装饰另外一个函数了:

@increment
def plus(a, b):
  return a + b
 result = plus(4, 6)
assert(result == 11, "We wrote our decorator wrong!")

装饰器修改了存在的函数,将装饰器返回的结果赋值给了变量。在这个例子中,'plus'的结果实际指向increment(plus)的结果。

对于非post请求返回错误

现在让我们在一些更有用的场景下应用装饰器。如果在django中接收的不是POST请求,我们用装饰器返回一个错误响应。

def post_only(f):
  """ Ensures a method is post only """
  def wrapped_f(request):
    if request.method != "POST":
      response = HttpResponse(json.dumps(
        {"error": "this method only accepts posts!"}))
      response.status_code = 500
      return response
    return f(request)
  return wrapped_f

现在我们可以在上述注册api中应用这个装饰器:

@post_only
def register(request):
  result = None
  try:
    user = User.objects.create_user(request.POST['username'],
                    request.POST['email'],
                    request.POST['password'])
    # optional fields
    for field in ['first_name', 'last_name']:
      if field in request.POST:
        setattr(user, field, request.POST[field])
    user.save()
    result = {"success": True}
  except KeyError as e:
    result = {"error": str(e) }
  response = HttpResponse(json.dumps(result))
  if "error" in result:
    response.status_code = 500
  return response

现在我们就有了一个可以在每个api方法中重用的装饰器。

发送json响应

为了发送json响应(同时处理500状态码),我们可以新建另外一个装饰器:

def json_response(f):
  """ Return the response as json, and return a 500 error code if an error exists """
  def wrapped(*args, **kwargs):
    result = f(*args, **kwargs)
    response = HttpResponse(json.dumps(result))
    if type(result) == dict and 'error' in result:
      response.status_code = 500
    return response

现在我们就可以在原方法中去除json相关的代码,添加一个装饰器做为代替:

@post_only
@json_response
def register(request):
  try:
    user = User.objects.create_user(request.POST['username'],
                    request.POST['email'],
                    request.POST['password'])
    # optional fields
    for field in ['first_name', 'last_name']:
      if field in request.POST:
        setattr(user, field, request.POST[field])
    user.save()
    return {"success": True}
  except KeyError as e:
    return {"error": str(e) }

现在,如果我需要编写新的方法,那么我就可以使用装饰器做冗余的工作。如果我要写登录方法,我只需要写真正相关的代码:

@post_only
@json_response
def login(request):
  if request.user is not None:
    return {"error": "User is already authenticated!"}
  user = auth.authenticate(request.POST['username'], request.POST['password'])
  if user is not None:
    if not user.is_active:
      return {"error": "User is inactive"}
    auth.login(request, user)
    return {"success": True, "id": user.pk}
  else:
    return {"error": "User does not exist with those credentials"}

BONUS: 参数化你的请求方法

我曾经使用过Tubogears框架,其中请求参数直接解释转递给方法这一点我很喜欢。所以要怎样在Django中模仿这一特性呢?嗯,装饰器就是一种解决方案!

例如:

def parameterize_request(types=("POST",)):
  """
  Parameterize the request instead of parsing the request directly.
  Only the types specified will be added to the query parameters.
  e.g. convert a=test

注意这是一个参数化装饰器的例子。在这个例子中,函数的结果是实际的装饰器。

现在我就可以用参数化装饰器编写方法了!我甚至可以选择是否允许GET和POST,或者仅仅一种请求参数类型。

@post_only
@json_response
@parameterize_request(["POST"])
def register(request, username, email, password,
       first_name=None, last_name=None):
  user = User.objects.create_user(username, email, password)
  user.first_name=first_name
  user.last_name=last_name
  user.save()
  return {"success": True}

现在我们有了一个简洁的、易于理解的api。

BONUS #2: 使用functools.wraps保存docstrings和函数名

很不幸,使用装饰器的一个副作用是没有保存方法名(name)和docstring(doc)值:

def increment(f):
  """ Increment a function result """
  wrapped_f(a, b):
    return f(a, b) + 1
  return wrapped_f
@increment
def plus(a, b)
  """ Add two things together """
  return a + b
plus.__name__ # this is now 'wrapped_f' instead of 'plus'
plus.__doc__  # this now returns 'Increment a function result' instead of 'Add two things together'

这将对使用反射的应用造成麻烦,比如Sphinx,一个 自动生成文档的应用。

为了解决这个问题,我们可以使用'wraps'装饰器附加上名字和docstring:

from functools import wraps
def increment(f):
  """ Increment a function result """
  @wraps(f)
  wrapped_f(a, b):
    return f(a, b) + 1
  return wrapped_f
@increment
def plus(a, b)
  """ Add two things together """
  return a + b

plus.__name__ # this returns 'plus'
plus.__doc__  # this returns 'Add two things together'

BONUS #3: 使用'decorator'装饰器

如果仔细看看上述使用装饰器的方式,在包装器声明和返回的地方也有不少重复。

你可以安装python egg ‘decorator',其中包含一个提供装饰器模板的'decorator'装饰器!

使用easy_install:

$ sudo easy_install decorator

或者Pip:

$ pip install decorator

然后你可以简单的编写:

from decorator import decorator
@decorator
def post_only(f, request):
  """ Ensures a method is post only """
  if request.method != "POST":
    response = HttpResponse(json.dumps(
      {"error": "this method only accepts posts!"}))
    response.status_code = 500
    return response
  return f(request)

这个装饰器更牛逼的一点是保存了name和doc的返回值,也就是它封装了

functools.wraps的功能!

您可能感兴趣的文章:

  • 实例讲解Python编程中@property装饰器的用法
  • 深入理解python中的闭包和装饰器
  • 浅析Python编写函数装饰器
  • 简单理解Python中的装饰器
  • Python装饰器使用实例:验证参数合法性
(0)

相关推荐

  • 实例讲解Python编程中@property装饰器的用法

    取值和赋值 class Actress(): def __init__(self): self.name = 'TianXin' self.age = 5 类Actress中有两个成员变量name和age.在外部对类的成员变量的操作,主要包括取值和赋值.简单的取值操作是x=object.var,简单的赋值操作是object.var=value. >>> actress = Actress() >>> actress.name #取值操作 'TianXin' >&g

  • 简单理解Python中的装饰器

    Python的装饰器可以实现在代码运行期间修改函数的上下文, 即可以定义函数在执行之前进行何种操作和函数执行后进行何种操作, 而函数本身并没有任何的改变. 首先, 我们先定义一个函数, 这个函数可以输出我的个人昵称: def my_name(): print "Yi_Zhi_Yu" my_name() # Yi_Zhi_Yu 那假如我需要在个人昵称输出前, 在输出我的个人uid呢, 当然, 要求是不改动现有的my_name函数, 这个时候就可以使用装饰器了 首先, 装饰器也是个函数,

  • 深入理解python中的闭包和装饰器

    python中的闭包从表现形式上定义(解释)为:如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure). 以下说明主要针对 python2.7,其他版本可能存在差异. 也许直接看定义并不太能明白,下面我们先来看一下什么叫做内部函数: def wai_hanshu(canshu_1): def nei_hanshu(canshu_2): # 我在函数内部有定义了一个函数 return canshu_1*canshu_2 return

  • 浅析Python编写函数装饰器

    编写函数装饰器 本节主要介绍编写函数装饰器的相关内容. 跟踪调用 如下代码定义并应用一个函数装饰器,来统计对装饰的函数的调用次数,并且针对每一次调用打印跟踪信息. class tracer: def __init__(self,func): self.calls = 0 self.func = func def __call__(self,*args): self.calls += 1 print('call %s to %s' %(self.calls, self.func.__name__)

  • Python装饰器使用实例:验证参数合法性

    python是不带静态检查的动态语言,有时候需要在调用函数时保证参数合法.检查参数合法性是一个显著的切面场景,各个函数都可能有这个需求.但另一方面,参数合法性是不是应该由调用方来保证比较好也是一个需要结合实际才能回答的问题,总之双方约定好,不要都不检查或者都检查就可以了.下面这个模块用于在函数上使用装饰器进行参数的合法性验证. 你可以直接执行这个模块进行测试,如果完全没有输出则表示通过.你也可以找到几个以_test开头的函数,所有的测试用例都包含在这几个函数中.使用方法参见模块文档和测试用例.

  • Python 装饰器实现DRY(不重复代码)原则

    Python装饰器是一个消除冗余的强大工具.随着将功能模块化为大小合适的方法,即使是最复杂的工作流,装饰器也能使它变成简洁的功能. 例如让我们看看Django web框架,该框架处理请求的方法接收一个方法对象,返回一个响应对象: def handle_request(request): return HttpResponse("Hello, World") 我最近遇到一个案例,需要编写几个满足下述条件的api方法: 返回json响应 如果是GET请求,那么返回错误码 做为一个注册api

  • 使用Python装饰器在Django框架下去除冗余代码的教程

    Python装饰器是一个消除冗余的强大工具.随着将功能模块化为大小合适的方法,即使是最复杂的工作流,装饰器也能使它变成简洁的功能. 例如让我们看看Django web框架,该框架处理请求的方法接收一个方法对象,返回一个响应对象: def handle_request(request): return HttpResponse("Hello, World") 我最近遇到一个案例,需要编写几个满足下述条件的api方法: 返回json响应 如果是GET请求,那么返回错误码 做为一个注册api

  • python装饰器实现对异常代码出现进行自动监控的实现方法

    异常,不应该存在,但是我们有时候会遇到这样的情况,比如我们监控服务器的时候,每一秒去采集一次信息,那么有一秒没有采集到我们想要的信息,但是下一秒采集到了, 而后每次的采集都能采集到,就那么一次采集不到,我们应该针对这一次采集不到进行分析吗,这种的情况可以说无法重复出现,我们也无法避免,因为外界的因素太多太多,我们无法去控制这些外面的因素,所以我们会有这样的需求,一段时间内出现频率多少次,我们才能显示一次报警,或者说,一段时间内出现的频率达到我们的异常许可范围我们认为这样的属于异常,我们可以发出报

  • Python使用装饰器进行django开发实例代码

    本文研究的主要是Python使用装饰器进行django开发的相关内容,具体如下. 装饰器可以给一个函数,方法或类进行加工,添加额外的功能. 在这篇中使用装饰器给页面添加session而不让直接访问index,和show.在views.py中 def index(request): return HttpResponse('index') def show(request): return HttpResponse('show') 这样可以直接访问index和show,如果只允许登陆过的用户访问i

  • python装饰器代码深入讲解

    python装饰器就是用于扩展原函数功能的一种函数,这个函数特殊的地方就是它的返回值也是一个函数,使用Python装饰器的一个好处就是:在不需要修改原函数代码的情况下,给函数增加新的功能. 先来看个例子: def say(): print('Nice day') say() # 这个函数的输出为: Nice day 现在,我想在输出Nice day的前面再打印一行****************,类似下面的效果: **************** Nice day 一般情况下,我可以修改上面的代

  • Python 装饰器代码解析

    前言: 以往看到我博客的小伙伴可能都知道,我的前言一般都是吐槽和讲废话环节,哈哈哈哈.今天难得休息,最近可真是太忙了,博主已经连续一年都在996了,所以最近没怎么学习新东西,只能回顾以往的旧知识了,上周一起工作的小伙伴扛不住996离职了,我们三人的小团队也正式解散了,哎.原本想着找时间好好整理一个关于关于接口自动化测试或ceph相关的东西.但由于篇幅过长这里目前可能不会着手写这方面东西.其实啊写是很简单的,主要例子难找.哈哈哈哈. 好了回归正题吧.看过我以往博客的小伙伴肯定见我用过@parame

  • python 装饰器(Decorators)原理说明及操作代码

    目录 1 必要的2个核心操作 1.1 核心操作1, 函数内部可以定义函数 1.2 核心操作2 函数可以作为对象被输入输出 1.2.1 核心操作2的前置条件,函数是对象 1.2.2函数作为输入 1.2.3 函数作为输出 2 尝试构造装饰器 3装饰器定义的简写 本文目的是由浅入深地介绍python装饰器原理 装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分 其功能是,在不修改原函数(类)定义代码的情况下,增加新的功能 为了理解和实现装饰器,我们先引入2个核心操作: 1 必要的2个核心操

  • python装饰器代码解析

    目录 1.装饰器通用模型 2.多个装饰器装饰的函数执行 3.带参数的装饰器 4.类装饰器 1.装饰器通用模型 def wrapper(fn):     def inner(*args, **kwargs):         ret = fn(*args, **kwargs)         return ret     return inner 装饰器几个关键点: 1.函数可以当参数传递 2.函数可以作为返回值进行返回 3.函数名称可以当成变量一样进行赋值操作 装饰器本质上是个闭包,在不改变原有

  • Python装饰器的函数式编程详解

    Python的装饰器的英文名叫Decorator,当你看到这个英文名的时候,你可能会把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了,其实这是完全不同的两个东西.虽然好像,他们要干的事都很相似--都是想要对一个已有的模块做一些"修饰工作",所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰(一些小功能,这些小功能可能好多模块都会用到),但又不让这个小装饰(小功能)侵入到原有的模块中的代码里去.但是OO的Decorator简直就是一场恶梦,不信你就去看看wikipedia上的词条

  • Python 装饰器深入理解

    讲 Python 装饰器前,我想先举个例子,虽有点污,但跟装饰器这个话题很贴切. 每个人都有的内裤主要功能是用来遮羞,但是到了冬天它没法为我们防风御寒,咋办?我们想到的一个办法就是把内裤改造一下,让它变得更厚更长,这样一来,它不仅有遮羞功能,还能提供保暖,不过有个问题,这个内裤被我们改造成了长裤后,虽然还有遮羞功能,但本质上它不再是一条真正的内裤了.于是聪明的人们发明长裤,在不影响内裤的前提下,直接把长裤套在了内裤外面,这样内裤还是内裤,有了长裤后宝宝再也不冷了.装饰器就像我们这里说的长裤,在不

随机推荐