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个核心操作
1.1 核心操作1, 函数内部可以定义函数
def hi(name='world'): print(f"hello, {name}") def howdoyoudo(name2=name): print(f"how do you do? {name2}") howdoyoudo() howdoyoudo('world') hi("ytt") # 但是新函数还是存在的。 hi("ycy") # 但是新函数还是存在的。 try: howdoyoudo() except: print("function not found")
在这个例子中,函数hi的形参name,默认为'world'
在函数内部,又定义了另一个函数 howdoyoudo,定义这个函数时,将形参name作为新函数的形参name2的默认值。
因此,在函数内部调用howdoyoudo()时,将以调用hi时的实参为默认值,但也可以给howdoyoudo输入其他参数。
上面的例子运行后输出结果为:
hello, ytt
how do you do? ytt
how do you do? world
hello, ycy
how do you do? ycy
how do you do?
worldfunction not found
这里新定义的howdoyoudo可以称作一个“闭包”。不少关于装饰器的blog都提到了这个概念,但其实没必要给它取一个多专业的名字。我们知道闭包是函数内的函数就可以了
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
当我们进行 def 的时候,我们在做什么?
def hi(): print("hi") return "world"
这时,hi函数,打印一个字符串,同时返回一个字符串。
但hi函数本身也是一个对象,一个可以执行的对象。执行的方式是hi()。
这里hi和hi()有本质区别,
hi 代表了这个函数对象本身
hi() 则是运行了函数,得到函数的返回值。
def hi(name='world'): print(f"hello, {name}") return name msg = hi() # 运行函数,返回字符串,因此msg是个字符串 print(msg) hello = hi # 将函数本身赋值给hello,此时hello是另一个函数,即使删除原函数hi,新函数hello也可以正常调用 del hi # 删除原函数hi try: hi() except: print("func hi not found") hello("ycy") # 但是新函数还是存在的。
作为对比,可以想象以下代码
a = 'example' b = a del a
此时也是b存在,可以正常使用。
1.2.2函数作为输入
我们定义2个函数,分别实现自加1, 自乘2,
再定义一个函数double_exec,内容是将某个函数调用2次
在调用double_exec时,可以将函数作为输入传进来
def func1(n): return n+1 def func2(n): return n*2 def double_exec(f,x): return f(f(x)) rst = double_exec(func1, 5) print(rst) rst = double_exec(func2, 3) print(rst)
输出结果就是
7
27
1.2.3 函数作为输出
同样,也可以将函数作为输出
def select_func(i): def func1(n): return n+1 def func2(n): return n*2 func_list = [func1, func2] return func_list[i] func = select_func(0) # 第1个函数 print(func(5)) func = select_func(1) # 第2个函数 print(func(5))
输出结果为
6
10
2 尝试构造装饰器
有了以上两个核心操作,我们可以尝试构造装饰器了。
装饰器的目的:在不修改原函数(类)定义代码的情况下,增加新的功能
试想一下,现在有一个原函数
def original_function: print("this is original function")
在不修改原函数定义代码的情况下,如果想进行函数内容的添加,可以将这个函数作为一个整体,添加到这样的包裹中:
def my_decorator(f): def wrap_func(): print(f"before call {f.__name__}") f() print(f"after call {f.__name__}") return wrap_func new_function = my_decorator(original_function)
我们定义了一个my_decorator函数,这个函数进行了一种操作:
对传入的f,添加操作(运行前后增加打印),并把添加操作后的内容连同运行原函数的内容,一起传出
这个my_decorator,定义了一种增加前后打印内容的行为
调用my_decorator时,对这个行为进行了操作。
因此,new_function是一个在original_function上增加了前后打印行为的新函数
这个过程被可以被称作装饰。
例子中的对象 | 角色 | 说明 |
---|---|---|
wrap | 闭包函数 | 重新定义了一种格式,这个格式可以任意的,是装饰器的真正内容 |
my_decorator | 装饰器 | 定义了按warp这种格式进行操作的函数 |
f | 待装饰函数(形参) | 在定义装饰器时,待装饰函数只是一个参数 |
original_function | 实际进行装饰的函数 | 一个具体的需要装饰的函数 |
new_function | 装饰后的函数 | 一个具体的装饰完成的函数 |
这里已经可以发现,装饰器本身对于被装饰的函数是什么,是不需要考虑的。装饰器本身只定义了一种装饰行为,这个行为是通过装饰器内部的闭包函数()进行定义的。
运行装饰前后的函数,可以清晰看到装饰的效果
def original_function(): print("this is original function") def my_decorator(f): def wrap_func(): print(f"before calling {f.__name__}") f() print(f"after calling {f.__name__}") return wrap_func new_function = my_decorator(original_function) original_function() print("#########") new_function()
3装饰器定义的简写
我们复现一下实际要用装饰器的情况,我们往往有一种装饰器,想应用于很多个函数,比如
def my_decorator(f): def wrap_func(): print(f"before calling {f.__name__}") f() print(f"after calling {f.__name__}") return wrap_func def print1(): print("num=1") def print2(): print("num=2") def print3(): print("num=3")
此时,如果我们想给3个print函数都加上装饰器,需要这么做
new_print1 = my_decorator(print1) new_print2 = my_decorator(print2) new_print3 = my_decorator(print3)
实际调用的时候,就需要调用添加装饰器的函数名了
new_print1() new_print2() new_print3()
当然,也可以赋值给原函数名
print1 = my_decorator(print1) print1 = my_decorator(print2) print3 = my_decorator(print3)
这样至少不需要管理一系列装饰前后的函数。
同时,在不需要进行装饰的时候,需要把
print1 = my_decorator(print1) print1 = my_decorator(print2) print3 = my_decorator(print3)
全部删掉。
事实上,这样并不方便,尤其对于更复杂的装饰器来说
为此,python提供了一种简写方式
def my_decorator(f): def wrap_func(): print(f"before calling {f.__name__}") f() print(f"after calling {f.__name__}") return wrap_func @my_decorator def print1(): print("num=1")
这个定义print1函数前的@my_decorator,相当于在定义完print1后,自动直接运行了
print1 = my_decorator(print1)
一个新的麻烦及解决办法
不论采用@my_decorator放在新函数前,还是显示地重写print1 = my_decorator(print1),都会存在一个问题:
装饰后的函数,名字改变了(其实不止名字,一系列的索引都改变了)
def print1(): print("num=1") print(f"before decorate, function name: {print1.__name__}") print1 = my_decorator(print1) print(f"after decorate, function name: {print1.__name__}")
输出结果为:
before decorate, function name: print1
after decorate, function name: wrap_func
这个现象的原因是,装饰行为本身,是通过构造了一个新的函数(例子中是wrap_func函数)来实现装饰这个行为的,然后把这个修改后的函数赋给了原函数名。
这样,会导致我们预期的被装饰函数的一些系统变量(比如__name__)发生了变化。
对此,python提供了解决方案:
from functools import wraps # 导入一个系统工具 def my_decorator(f): @wraps(f) # 在定义装饰行为函数的时候,增加一个新的装饰器 def wrap_func(): print(f"before calling {f.__name__}") f() print(f"after calling {f.__name__}") return wrap_func
经过这个行为后,被装饰函数的系统变量问题被解决了
def print1(): print("num=1") print(f"before decorate, function name: {print1.__name__}") print1 = my_decorator(print1) print(f"after decorate, function name: {print1.__name__}")
输出结果为
before decorate, function name: print1
after decorate, function name: print1
当然,如果你不需要使用一些系统变量,也可以不关注这个问题。
复杂一点的情况1 被装饰函数有输入输出
刚才的例子都比较简单,被装饰的函数是没有参数的。如果被装饰的函数有参数,只需要在定义装饰行为时(事实上,这个才更通用),增加(*args, **kwargs)描述即可
from functools import wraps def my_decorator(f): @wraps(f) def wrap_func(*args, **kwargs): # 增加了输入参数 print(f"before calling {f.__name__}") ret = f(*args, **kwargs) # 透传了输入参数,并记录了输出 print(f"after calling {f.__name__}") # line-after return ret # 执行 "line-after" 后,将f的输出返回 return wrap_func
之前的描述中可以感受到,对于例子中的装饰行为(前后加打印),函数被装饰后,本质上是调用了新的装饰函数wrap_func。
因此,如果原函数需要有输入参数传递,只需要在wrap_func(或其他任意名字的装饰函数)定义时,也增加参数输入(*args, **kwargs),并将这些参数,原封不动地传给待装饰函数f。
这种定义装饰行为的方式更具有普遍性,忘记之前的定义方式吧
我们试一下
@my_decorator def my_add(x, y): return x + y n = my_add(1, 3) print(n)
输出
before calling my_add
after calling my_add
4
这里需要注意的是,如果按照以下的方式定义装饰器
from functools import wraps def my_decorator(f): @wraps(f) def wrap_func(*args, **kwargs): # 增加了输入参数 print(f"before calling {f.__name__}") return f(*args, **kwargs) # 透传了输入参数,并记录了输出 print(f"after calling {f.__name__}") # line-after return wrap_func
那么以下语句将不会执行
print(f"after calling {f.__name__}") # line-after
因为装饰后实际的函数wrap_func(虽然名字被改成了原函数,系统参数也改成了原函数),运行到return f(*args, **kwargs) 的时候已经结束了
复杂一点的情况2 装饰器有输入
因为装饰器my_decorator本身也是可以输入的,因此,只需要在定义装饰器时,增加参数,并在后续函数中使用就可以了,比如
from functools import wraps def my_decorator(f, msg=""): @wraps(f) def wrap_func(*args, **kwargs): # 增加了输入参数 print(f"{msg}, before calling {f.__name__}") return f(*args, **kwargs) # 透传了输入参数,并记录了输出 print(f"{msg}, after calling {f.__name__}") # line-after return wrap_func
此时装饰器已经可以有输入参数了
def my_add(x, y): return x + y my_add = my_decorator(my_add, 'yusheng') n = my_add(1, 3) print(n)
输出
yusheng, before calling my_add
yusheng, after calling my_add
4
你可能发现,为什么不用简写版的方法了
@my_decorator(msg='yusheng') def my_add(x, y): return x + y n = my_add(1, 3) print(n)
因为以上代码会报错!!
究其原因,虽然
@my_decorator def my_add(x, y): return x + y
等价于
def my_add(x, y): return x + y my_add = my_decorator(my_add)
但是,
@my_decorator(msg='yusheng') def my_add(x, y): return x + y
并不等价于
def my_add(x, y): return x + y my_add = my_decorator(my_add, msg='yusheng')
这本身和@语法有关,使用@my_decorator时,是系统在应用一个以单个函数作为参数的闭包函数。即,@是不能带参数的。
但是你应该发现了,之前的@wraps(f)不是带参数了吗?请仔细观察以下代码
def my_decorator_with_parma(msg='') def my_decorator(f): @wraps(f) def wrap_func(*args, **kwargs): # 增加了输入参数 print(f"{msg}, before calling {f.__name__}") return f(*args, **kwargs) # 透传了输入参数,并记录了输出 print(f"{msg}, after calling {f.__name__}") # line-after return wrap_func return my_decorator
通过一层嵌套,my_decorator_with_parma本质上是返回了一个参数仅为一个函数的函数(my_decorator),但因为my_decorator对my_decorator_with_parma来说是一个闭包,my_decorator_with_parma是可以带参数的。(这句话真绕)
通过以上的定义,我们再来看
@my_decorator_with_parma(msg='yusheng') def my_add(x, y): return x + y
可以这么理解,my_decorator_with_parma(msg='yusheng')的结果是原来的my_decorator函数,同时,因为my_decorator_with_parma可以传参,参数实际上是参与了my_decorator的(因为my_decorator对my_decorator_with_parma是闭包),my_decorator_with_parma(msg='yusheng')全等于一个有参数参加的my_decorator
因此,以上代码等价于有参数msg传递的
@my_decorator def my_add(x, y): return x + y
比较绕,需要理解一下,或者干脆强记这种范式:
from functools import wraps def my_decorator(msg=''): # 名字改一下 def inner_decorator(f): # 名字改一下 @wraps(f) def wrap_func(*args, **kwargs): # 增加了输入参数 print(f"{msg}, before calling {f.__name__}") ret = f(*args, **kwargs) # 透传了输入参数,并记录了输出 print(f"{msg}, after calling {f.__name__}") # line-after return ret return wrap_func return inner_decorator
以上范式包含函数的输入输出、装饰器的输入,可以应对大部分情况了。
实验一下:
@my_decorator(msg='yusheng') def my_add(x, y): return x + y my_add(1, 2)
输出
yusheng, before calling my_add
yusheng, after calling my_add
有用的函数装饰器例子
from functools import wraps import datetime def log(output_path=None): # 名字改一下 def decorator(f): # 名字改一下 @wraps(f) def wrap_func(*args, **kwargs): # 增加了输入参数 now = datetime.datetime.now() msg = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") # 运行时刻 msg += f" {f.__name__}()\n" # 运行的函数名 ret = f(*args, **kwargs) # 透传了输入参数,并记录了输出 aft = datetime.datetime.now() time_cost = aft - now ms = time_cost.total_seconds() * 10**3 # 毫秒 msg += now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") msg += f" {f.__name__}() return, cost {ms} ms" if output_path is None: print(msg) else: print(f"print logs into {output_path}") with open(output_path, 'a+') as fp: fp.write(msg + '\n') return wrap_func return decorator
以上是一个log装饰器,利用datetime统计了函数的耗时,
并且,装饰器可以进行输出文件操作,如果给出了文件路径,则输出文件,否则就打印。
利用这个装饰器,可以灵活地进行耗时统计
@log() def my_sum(x, y): s = 0 for i in range(x, y+1): s += i return s my_sum(1, 9999999)
不设置输出文件地址,则打印。运行结果为:
2021-12-03 10:01:52 my_sum()
2021-12-03 10:01:52 my_sum() return, cost 506.3299999999999 ms
也可以输出到文件
@log('test.log') def my_sum(x, y): s = 0 for i in range(x, y+1): s += i return s my_sum(1, 9999999)
输出结果为
print logs into test.log
同时在当前目录生成了一个test.log 文件,内容为:
2021-12-03 10:03:17 my_sum()
2021-12-03 10:03:17 my_sum() return, cost 461.813 ms
从装饰函数到装饰类
以上的装饰器都是以函数形式出现的,但我们可以稍做改写,将装饰器以类的形式实现。
from functools import wraps import datetime class Log: def __init__(self, path=None): self._output = path def __call__(self, f): # 相当于原来的 inner_decorator @wraps(f) def wrap_func(*args, **kwargs): # 增加了输入参数 now = datetime.datetime.now() msg = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") # 运行时刻 msg += f" {f.__name__}()\n" # 运行的函数名 ret = f(*args, **kwargs) # 透传了输入参数,并记录了输出 aft = datetime.datetime.now() time_cost = aft - now ms = time_cost.total_seconds() * 10**3 # 毫秒 msg += now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") msg += f" {f.__name__}() return, cost {ms} ms" if self._output is None: print(msg) else: print(f"print logs into {self._output}") with open(self._output, 'a+') as fp: fp.write(msg + '\n') return wrap_func
这个装饰器类Log 上个例子里的装饰器函数log功能是一样的,同时,这个装饰器类还可以作为基类被其他继承,进一步增加功能。
本文来自博客园,作者:坦先生的AI资料室,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/yushengchn/p/15636944.html
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