Python中使用装饰器时需要注意的一些问题

装饰器基本概念

大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验,Cache等。

Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:

 @function_wrapper
  def function():
    pass

@实际上是python2.4才提出的语法糖,针对python2.4以前的版本有另一种等价的实现:

  def function():
    pass

  function = function_wrapper(function)

装饰器的两种实现

函数包装器 - 经典实现

def function_wrapper(wrapped):
    def _wrapper(*args, **kwargs):
      return wrapped(*args, **kwargs)
    return _wrapper 

  @function_wrapper
  def function():
    pass

类包装器 - 易于理解

  class function_wrapper(object):
    def __init__(self, wrapped):
      self.wrapped = wrapped
    def __call__(self, *args, **kwargs):
      return self.wrapped(*args, **kwargs)

  @function_wrapper
  def function():
    pass

函数(function)自省

当我们谈到一个函数时,通常希望这个函数的属性像其文档上描述的那样,是被明确定义的,例如__name__和__doc__ 。

针对某个函数应用装饰器时,这个函数的属性就会发生变化,但这并不是我们所期望的。

 def function_wrapper(wrapped):
    def _wrapper(*args, **kwargs):
      return wrapped(*args, **kwargs)
    return _wrapper 

  @function_wrapper
  def function():
    pass 

  >>> print(function.__name__)
  _wrapper

python标准库提供了functools.wraps(),来解决这个问题。

  import functools 

  def function_wrapper(wrapped):
    @functools.wraps(wrapped)
    def _wrapper(*args, **kwargs):
      return wrapped(*args, **kwargs)
    return _wrapper 

  @function_wrapper
  def function():
    pass 

  >>> print(function.__name__)
  function

然而,当我们想要获取被包装函数的参数(argument)或源代码(source code)时,同样不能得到我们想要的结果。

  import inspect 

  def function_wrapper(wrapped): ...

  @function_wrapper
  def function(arg1, arg2): pass 

  >>> print(inspect.getargspec(function))
  ArgSpec(args=[], varargs='args', keywords='kwargs', defaults=None)

  >>> print(inspect.getsource(function))
    @functools.wraps(wrapped)
    def _wrapper(*args, **kwargs):
      return wrapped(*args, **kwargs)

包装类方法(@classmethod)

当包装器(@function_wrapper)被应用于@classmethod时,将会抛出如下异常:

 class Class(object):
    @function_wrapper
    @classmethod
    def cmethod(cls):
      pass 

  Traceback (most recent call last):
   File "<stdin>", line 1, in <module>
   File "<stdin>", line 3, in Class
   File "<stdin>", line 2, in wrapper
   File ".../functools.py", line 33, in update_wrapper
    setattr(wrapper, attr, getattr(wrapped, attr))
  AttributeError: 'classmethod' object has no attribute '__module__'

因为@classmethod在实现时,缺少functools.update_wrapper需要的某些属性。这是functools.update_wrapper在python2中的bug,3.2版本已被修复,参考http://bugs.python.org/issue3445。

然而,在python3下执行,另一个问题出现了:

class Class(object):
    @function_wrapper
    @classmethod
    def cmethod(cls):
      pass 

  >>> Class.cmethod()
  Traceback (most recent call last):
   File "classmethod.py", line 15, in <module>
    Class.cmethod()
   File "classmethod.py", line 6, in _wrapper
    return wrapped(*args, **kwargs)
  TypeError: 'classmethod' object is not callable

这是因为包装器认定被包装的函数(@classmethod)是可以直接被调用的,但事实并不一定是这样的。被包装的函数实际上可能是描述符(descriptor),意味着为了使其可调用,该函数(描述符)必须被正确地绑定到某个实例上。关于描述符的定义,可以参考https://docs.python.org/2/howto/descriptor.html。
总结 - 简单并不意味着正确

尽管大家实现装饰器所用的方法通常都很简单,但这并不意味着它们一定是正确的并且始终能正常工作。

如同上面我们所看到的,functools.wraps()可以帮我们解决__name__和__doc__ 的问题,但对于获取函数的参数(argument)或源代码(source code)则束手无策。

以上问题,wrapt都可以帮忙解决,详细用法可参考其官方文档:http://wrapt.readthedocs.org

(0)

相关推荐

  • 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

  • 12步入门Python中的decorator装饰器使用方法

    装饰器(decorator)是一种高级Python语法.装饰器可以对一个函数.方法或者类进行加工.在Python中,我们有多种方法对函数和类进行加工,比如在Python闭包中,我们见到函数对象作为某一个函数的返回结果.相对于其它方式,装饰器语法简单,代码可读性高.因此,装饰器在Python项目中有广泛的应用. 装饰器最早在Python 2.5中出现,它最初被用于加工函数和方法这样的可调用对象(callable object,这样的对象定义有call方法).在Python 2.6以及之后的Pyth

  • python 装饰器功能以及函数参数使用介绍

    简单的说:装饰器主要作用就是对函数进行一些修饰,它的出现是在引入类方法和静态方法的时候为了定义静态方法出现的.例如为了把foo()函数声明成一个静态函数 复制代码 代码如下: class Myclass(object): def staticfoo(): ............ ............ staticfoo = staticmethod(staticfoo) 可以用装饰器的方法实现: 复制代码 代码如下: class Myclass(object): @staticmethod

  • Python中利用函数装饰器实现备忘功能

    "备忘"的定义 "memoization"(备忘)这个词是由Donald Michie在1968年提出的,它基于拉丁语单词"memorandum"(备忘录),意思是"被记住".虽然它和单词"memorization"在某种程度上有些相似,但它并不是该单词的错误拼写.实际上,Memoisation是一种用于通过计算来加速程序的技术,它通过记住输入量的计算结果,例如函数调用结果,来实现其加速目的.如果遇到相同的

  • python中的装饰器详解

    在了解装饰器的之前一定要先了解函数作为参数传递, 什么是函数内嵌,请参考我之前写的博客函数简介 因为在python里面,函数也是对象,也可以作为参数进行传递.python装饰器本质也是一种特殊函数,它接收的参数是函数对象,然后动态地函数参数添加额外的功能,而不用修改原有的函数对象.python装饰器传入的参数是函数,返回的值也是函数! python装饰器思想有点类似设计模式的装饰模式, 其意图是动态地给函数对象添加额外的功能.比如像增加日志打印的功能,有点面向切面编程(AOP)的感觉. 装饰器语

  • Python中装饰器的一个妙用

    好吧,我知道是大半夜--,但我还是觉得赶紧花上半个小时,把这最新的想法分享出来是值得的~直接进入正题~ 我们来模拟一个场景,需要你去抓去一个页面,然后这个页面有好多url也要分别去抓取,而进入这些子url后,还有数据要抓取.简单点,我们就按照三层来看,那我们的代码就是如下: 复制代码 代码如下: def func_top(url):     data_dict= {}       #在页面上获取到子url     sub_urls = xxxx       data_list = []    

  • 巧用Python装饰器 免去调用父类构造函数的麻烦

    先看一段代码: 复制代码 代码如下: class T1(threading.Thread): def __init__(self, a, b, c): super(T1, self).__init__() self.a = a self.b = b self.c = c def run(self): print self.a, self.b, self.c 代码定义了一个继承自threading.Thread的class,看这句 super(T1, self).__init__() 也有些人喜欢

  • 简单说明Python中的装饰器的用法

    装饰器对与Python新手以至于熟悉Python的人都是一个难理解, 难写的东西. 那么今天就分享一下我对Python 装饰器的理解 所谓装饰器仅仅是一种语法糖, 可作用的对象可以是函数也可以是类, 装饰器本身是一个函数, 其主要工作方式就是将被装饰的类或者函数当作参数传递给装饰器函数, 比如定义如下装饰器 import time def run_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() r = func(*arg

  • 对于Python装饰器使用的一些建议

    装饰器基本概念 大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于 AOP (面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等. Python 语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下: @function_wrapper def function(): pass @实际上是 python2.4 才提出的语法糖,针对 python2.4 以前的版本有另一种等价的实现: def function(): pass function = fun

  • 进一步探究Python的装饰器的运用

    装饰器在 python 中用的相当广泛,如果你用过 python 的一些 web 框架,那么一定对其中的 " route() 装饰器" 不陌生,今天咱们再看一个具体的案例. 咱们来模拟一个场景,需要你去抓去一个页面,然后这个页面有好多url也要分别去抓取,而进入这些子url后,还有数据要抓取.简单点,我们就按照三层来看,那我们的代码就是如下: def func_top(url): data_dict= {} #在页面上获取到子url sub_urls = xxxx data_list

随机推荐