Python中用Decorator来简化元编程的教程

少劳多得

Decorator 与 Python 之前引入的元编程抽象有着某些共同之处:即使没有这些技术,您也一样可以实现它们所提供的功能。正如 Michele Simionato 和我在 可爱的 Python 专栏的早期文章 中指出的那样,即使在 Python 1.5 中,也可以实现 Python 类的创建,而不需要使用 “元类” 挂钩。

Decorator 根本上的平庸与之非常类似。Decorator 所实现的功能就是修改紧接 Decorator 之后定义的函数和方法。这总是可能的,但这种功能主要是由 Python 2.2 中引入的 classmethod() 和 staticmethod() 内置函数驱动的。在旧式风格中,您可以调用 classmethod(),如下所示:
清单 1. 典型的 “旧式” classmethod

class C:
  def foo(cls, y):
    print "classmethod", cls, y
  foo = classmethod(foo)

虽然 classmethod() 是内置函数,但并无独特之处;您也可以使用自己的方法转换函数。例如:
清单 2. 典型的 “旧式” 方法的转换

def enhanced(meth):
  def new(self, y):
    print "I am enhanced"
    return meth(self, y)
  return new
class C:
  def bar(self, x):
    print "some method says:", x
  bar = enhanced(bar)

decorator 所做的一切就是使您避免重复使用方法名,并且将 decorator 放在方法定义中第一处提及其名称的地方。例如:
清单 3. 典型的 “旧式” classmethod

class C:
  @classmethod
  def foo(cls, y):
    print "classmethod", cls, y
  @enhanced
  def bar(self, x):
    print "some method says:", x

decorator 也可以用于正则函数,采用的是与类中的方法相同的方式。令人惊奇的是,这一切是如此简单(严格来说,甚至有些不必要),只需要对语法进行简单修改,所有东西就可以工作得更好,并且使得程序的论证更加轻松。通过在方法定义的函数之前列出多个 decorator,即可将 decorator 链接在一起;良好的判断可以有助于防止将过多 decorator 链接在一起,不过有时候将几个 decorator 链接在一起是有意义的:
清单 4. 链接 decorator

@synchronized
@logging
def myfunc(arg1, arg2, ...):
  # ...do something
# decorators are equivalent to ending with:
#  myfunc = synchronized(logging(myfunc))
# Nested in that declaration order

Decorator 只是一个语法糖,如果您过于急切,那么它就会使您搬起石头砸了自己的脚。decorator 其实就是一个至少具有一个参数的函数 —— 程序员要负责确保 decorator 的返回内容仍然是一个有意义的函数或方法,并且实现了原函数为使连接有用而做的事情。例如,下面就是 decorator 两个不正确的用法:
清单 5. 没有返回函数的错误 decorator

>>> def spamdef(fn):
...   print "spam, spam, spam"
...
>>> @spamdef
... def useful(a, b):
...   print a**2 + b**2
...
spam, spam, spam
>>> useful(3, 4)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in ?
TypeError: 'NoneType' object is not callable

decorator 可能会返回一个函数,但这个函数与未修饰的函数之间不存在有意义的关联:
清单 6. 忽略传入函数的 decorator

>>> def spamrun(fn):
...   def sayspam(*args):
...     print "spam, spam, spam"
...   return sayspam
...
>>> @spamrun
... def useful(a, b):
...   print a**2 + b**2
...
>>> useful(3,4)
spam, spam, spam

最后,一个表现更良好的 decorator 可以在某些方面增强或修改未修饰函数的操作:
清单 7. 修改未修饰函数行为的 decorator

>>> def addspam(fn):
...   def new(*args):
...     print "spam, spam, spam"
...     return fn(*args)
...   return new
...
>>> @addspam
... def useful(a, b):
...   print a**2 + b**2
...
>>> useful(3,4)
spam, spam, spam
25

您可能会质疑,useful() 到底有多么有用?addspam() 真的是那样出色的增强 吗?但这种机制至少符合您通常能在有用的 decorator 中看到的那种模式。

高级抽象简介

根据我的经验,元类应用最多的场合就是在类实例化之后对类中的方法进行修改。decorator 目前并不允许您修改类实例化本身,但是它们可以修改依附于类的方法。这并不能让您在实例化过程中动态添加或删除方法或类属性,但是它让这些方法可以在运行时根据环境的条件来变更其行为。现在从技术上来说,decorator 是在运行 class 语句时应用的,对于顶级类来说,它更接近于 “编译时” 而非 “运行时”。但是安排 decorator 的运行时决策与创建类工厂一样简单。例如:
清单 8. 健壮但却深度嵌套的 decorator

def arg_sayer(what):
  def what_sayer(meth):
    def new(self, *args, **kws):
      print what
      return meth(self, *args, **kws)
    return new
  return what_sayer
(0)

相关推荐

  • python中使用xlrd、xlwt操作excel表格详解

    最近遇到一个情景,就是定期生成并发送服务器使用情况报表,按照不同维度统计,涉及python对excel的操作,上网搜罗了一番,大多大同小异,而且不太能满足需求,不过经过一番对源码的"研究"(用此一词让我觉得颇有成就感)之后,基本解决了日常所需.主要记录使用过程的常见问题及解决. python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库,即xlrd是读excel,xlwt是写excel的库.可从这里下载https://pypi.python.org/pypi.下面分别记录python

  • Python中实现常量(Const)功能

    python语言本身没有提供const,但实际开发中经常会遇到需要使用const的情形,由于语言本身没有这种支出,因此需要使用一些技巧来实现这一功能 定义const类如下 复制代码 代码如下: import sys class Const(object):     class ConstError(TypeException): pass     def __setattr__(self, key, value):         if self.__dict__.has_key(key):  

  • Python的另外几种语言实现

    Python自身作为一门编程语言,它有多种实现.这里的实现指的是符合Python语言规范的Python解释程序以及标准库等.这些实现虽然实现的是同一种语言,但是彼此之间,特别是与CPython之间还是有些差别的. 下面分别列出几个主要的实现. 1.CPython:这是Python的官方版本,使用C语言实现,使用最为广泛,新的语言特性一般也最先出现在这里. CPython实现会将源文件(py文件)转换成字节码文件(pyc文件),然后运行在Python虚拟机上. 2.Jython:这是Python的

  • Python中用Decorator来简化元编程的教程

    少劳多得 Decorator 与 Python 之前引入的元编程抽象有着某些共同之处:即使没有这些技术,您也一样可以实现它们所提供的功能.正如 Michele Simionato 和我在 可爱的 Python 专栏的早期文章 中指出的那样,即使在 Python 1.5 中,也可以实现 Python 类的创建,而不需要使用 "元类" 挂钩. Decorator 根本上的平庸与之非常类似.Decorator 所实现的功能就是修改紧接 Decorator 之后定义的函数和方法.这总是可能的,

  • 在Python中用keys()方法返回字典键的教程

    keys()方法返回在字典中的所有可用的键的列表. 语法 以下是keys()方法的语法: dict.keys() 参数 NA 返回值 此方法返回在字典中的所有可用的键的列表. 例子 下面的例子显示keys()方法的用法. #!/usr/bin/python dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7} print "Value : %s" % dict.keys() 当我们运行上面的程序,它会产生以下结果: Value : ['Age', 'Name']

  • Python中用startswith()函数判断字符串开头的教程

    函数:startswith() 作用:判断字符串是否以指定字符或子字符串开头 一.函数说明 语法:string.startswith(str, beg=0,end=len(string))        或string[beg:end].startswith(str)   参数说明: string:  被检测的字符串 str:      指定的字符或者子字符串.(可以使用元组,会逐一匹配) beg:    设置字符串检测的起始位置(可选) end:    设置字符串检测的结束位置(可选) 如果存

  • python实现Decorator模式实例代码

    本文研究的主要是python实现Decorator模式,具体介绍如下. 一般来说,装饰器是一个函数,接受一个函数(或者类)作为参数,返回值也是也是一个函数(或者类).首先来看一个简单的例子: # -*- coding: utf-8 -*- def log_cost_time(func): def wrapped(*args, **kwargs): import time begin = time.time() try: return func(*args, **kwargs) finally:

  • Python基础之元编程知识总结

    一.前言 首先说,Python中一切皆对象,老生常谈.还有,Python提供了许多特殊方法.元类等等这样的"元编程"机制.像给对象动态添加属性方法之类的,在Python中根本谈不上是"元编程",但在某些静态语言中却是需要一定技巧的东西.我们来谈些Python程序员也容易被搞糊涂的东西. 我们先来把对象分分层次,通常我们知道一个对象有它的类型,老早以前Python就将类型也实现为对象.这样我们就有了实例对象和类对象.这是两个层次.稍有基础的读者就会知道还有元类这个东西

  • Python中使用装饰器和元编程实现结构体类实例

    Ruby中有一个很方便的Struct类,用来实现结构体.这样就不用费力的去定义一个完整的类来仅仅用作访问属性. 复制代码 代码如下: class Dog < Struct.new(:name, :age) end fred = Dog.new("fred", 5) printf "name:%s age:%d", fred.name, fred.age ##name:fred age:5 Python3.4中也可以这么干,但写法很累赘.其中包含self.nam

  • 浅谈Python的元编程

    目录 一.装饰器 二.装饰器的执行顺序 三.元类 四.descriptor 类(描述符类) 五.总结 相应的元编程就是描述代码本身的代码,元编程就是关于创建操作源代码(比如修改.生成或包装原来的代码)的函数和类.主要技术是使用装饰器.元类.描述符类. 一.装饰器 装饰器就是函数的函数,它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数,在不改变原来函数代码的情况下为其增加新的功能,比如最常用的计时装饰器: from functools import wraps def timeit(logger=None

  • 浅析Python中的元编程

    目录 什么是元编程 元编程应用场景 综合实战 什么是元编程 Python元编程是指在运行时对Python代码进行操作的技术,它可以动态地生成.修改和执行代码,从而实现一些高级的编程技巧.Python的元编程包括元类.装饰器.动态属性和动态导入等技术,这些技术都可以帮助我们更好地理解和掌握Python语言的特性和机制.元编程在一些场景下非常有用,比如实现ORM框架.实现特定领域的DSL.动态修改类的行为等.掌握好Python元编程技术可以提高我们的编程能力和代码质量. 想要搞定元编程,必须要理解和

  • ruby元编程实际使用实例

    很喜欢ruby元编程,puppet和chef用到了很多ruby的语言特性,来定义一个新的部署语言. 分享几个在实际项目中用到的场景,能力有限,如果有更优方案,请留言给我:) rpc接口模板化--使用eval.alias.defind_method require 'rack/rpc' class Server < Rack::RPC::Server def hello_world "Hello, world!" end rpc 'hello_world' => :hello

  • Ruby元编程技术详解(Ruby Metaprogramming techniques)

    我最近考虑了很多元编程(Metaprogramming)的问题,并希望看到更多这方面技术的例子和讲解.无论好坏,元编程已经进入Ruby社区,并成为完成各种任务和简化代码的标准方式.既然找不到这类资源,我准备抛砖引玉写一些通用Ruby技术的文章.这些内容可能对从其它语言转向Ruby或者还没有体验到Ruby元编程乐趣的程序员非常有用. 1. 使用单例类 Use the singleton-class 许多操作单个对象的方法是基于操作其单例类(singleton class),并且这样可以使元编程更简

随机推荐