python修饰器(装饰器)以及wraps

Python装饰器(decorator)是在程序开发中经常使用到的功能,合理使用装饰器,能让我们的程序如虎添翼。

装饰器的引入

初期及问题的诞生

假如现在在一个公司,有A B C三个业务部门,还有S一个基础服务部门,目前呢,S部门提供了两个函数,供其他部门调用,函数如下:

def f1():
    print('f1 called')

def f2():
    print('f2 called')

在初期,其他部门这样调用是没有问题的,随着公司业务的发展,现在S部门需要对函数调用假如权限验证,如果有权限的话,才能进行调用,否则调用失败。考虑一下,如果是我们,该怎么做呢?

方案集合
1、让调用方也就是ABC部门在调用的时候,先主动进行权限验证
2、S部门在对外提供的函数中,首先进行权限认证,然后再进行真正的函数操作
问题
    方案一,将本不该暴露给外层的权限认证,暴露在使用方面前,同时如果有多个部门呢,要每个部门每个人都要周知到,你还不缺定别人一定会这么做,不靠谱。。。
    方案二,看似看行,可是当S部门对外提供更多的需要进行权限验证方法时,每个函数都要调用权限验证,同样也实在费劲,不利于代码的维护性和扩展性

那么,有没有一种方法能够遵循代码的开放闭合原则,来完美的解决此问题呢?

装饰器引入
答案肯定是有的,不然真的是弱爆了。先看代码

def w1(func):
    def inner():
        print('...验证权限...')
        func()
    return inner
@w1
def f1():
    print('f1 called')

@w1
def f2():
    print('f2 called')
f1()
f2()

输出结果为

...验证权限...
f1 called
...验证权限...
f2 called

可以通过代码及输出看到,在调用f1 f2 函数时,成功进行了权限验证,那么是怎么做到的呢?其实这里就使用到了装饰器,通过定义一个闭包函数w1,在我们调用函数上通过关键词@w1,这样就对f1 f2函数完成了装饰。

装饰器原理
首先,开看我们的装饰器函数w1,该函数接收一个参数func,其实就是接收一个方法名,w1内部又定义一个函数inner,在inner函数中增加权限校验,并在验证完权限后调用传进来的参数func,同时w1的返回值为内部函数inner,其实就是一个闭包函数。

然后,再来看一下,在f1上增加@w1,那这是什么意思呢?当python解释器执行到这句话的时候,会去调用w1函数,同时将被装饰的函数名作为参数传入(此时为f1),根据闭包一文分析,在执行w1函数的时候,此时直接把inner函数返回了,同时把它赋值给f1,此时的f1已经不是未加装饰时的f1了,而是指向了w1.inner函数地址。相当于f1=w1(f1)

接下来,在调用f1()的时候,其实调用的是w1.inner函数,那么此时就会先执行权限验证,然后再调用原来的f1(),该处的f1就是通过装饰传进来的参数f1。

这样下来,就完成了对f1的装饰,实现了权限验证。

装饰器知识点

执行时机

了解了装饰器的原理后,那么它的执行时机是什么样呢,接下来就来看一下。 
国际惯例,先上代码

def w1(fun):
    print('...装饰器开始装饰...')
    def inner():
        print('...验证权限...')
        fun()
    return inner
@w1
def test():
    print('test')
test()

输出结果为

...装饰器开始装饰...
...验证权限...
test

由此可以发现,当python解释器执行到@w1时,就开始进行装饰了,相当于执行了如下代码:

test = w1(test)

两个装饰器执行流程和装饰结果

当有两个或两个以上装饰器装饰一个函数时,那么执行流程和装饰结果是什么样的呢?同样,还是以代码来说明问题。

def makeBold(fun):
    print('----a----')

    def inner():
        print('----1----')
        return '<b>' + fun() + '</b>'
    return inner
def makeItalic(fun):
    print('----b----')

    def inner():
        print('----2----')
        return '<i>' + fun() + '</i>'
    return inner
@makeBold
@makeItalic
def test():
    print('----c----')
    print('----3----')
    return 'hello python decorator'
ret = test()
print(ret)

输出结果:

----b----
----a----
----1----
----2----
----c----
----3----
<b><i>hello python decorator</i></b>

可以发现,先用第二个装饰器(makeItalic)进行装饰,接着再用第一个装饰器(makeBold)进行装饰,而在调用过程中,先执行第一个装饰器(makeBold),接着再执行第二个装饰器(makeItalic)。

为什么呢,分两步来分析一下。

1、装饰时机 通过上面装饰时机的介绍,我们可以知道,在执行到@makeBold的时候,需要对下面的函数进行装饰,此时解释器继续往下走,发现并不是一个函数名,而又是一个装饰器,这时候,@makeBold装饰器暂停执行,而接着执行接下来的装饰器@makeItalic,接着把test函数名传入装饰器函数,从而打印’b’,在makeItalic装饰完后,此时的test指向makeItalic的inner函数地址,这时候有返回来执行@makeBold,接着把新test传入makeBold装饰器函数中,因此打印了’a’。
2、在调用test函数的时候,根据上述分析,此时test指向makeBold.inner函数,因此会先打印‘1‘,接下来,在调用fun()的时候,其实是调用的makeItalic.inner()函数,所以打印‘2‘,在makeItalic.inner中,调用的fun其实才是我们最原声的test函数,所以打印原test函数中的‘c‘,‘3‘,所以在一层层调完之后,打印的结果为<b><i>hello python decorator</i></b> 。

对无参函数进行装饰

上面例子中的f1 f2都是对无参函数的装饰,不再单独举例

对有参数函数进行装饰

在使用中,有的函数可能会带有参数,那么这种如何处理呢? 
代码优先:

def w_say(fun):
    """
    如果原函数有参数,那闭包函数必须保持参数个数一致,并且将参数传递给原方法
    """

    def inner(name):
        """
        如果被装饰的函数有行参,那么闭包函数必须有参数
        :param name:
        :return:
        """
        print('say inner called')
        fun(name)

    return inner


@w_say
def hello(name):
    print('hello ' + name)


hello('wangcai')

输出结果为:

say inner called
hello wangcai

具体说明代码注释已经有了,就不再单独说明了。 
此时,也许你就会问了,那是一个参数的,如果多个或者不定长参数呢,该如何处理呢?看看下面的代码你就秒懂了。

def w_add(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print('add inner called')
        func(*args, **kwargs)
    return inner
@w_add
def add(a, b):
    print('%d + %d = %d' % (a, b, a + b))
@w_add
def add2(a, b, c):
    print('%d + %d + %d = %d' % (a, b, c, a + b + c))
add(2, 4)
add2(2, 4, 6)

输出结果为:

add inner called
2 + 4 = 6
add inner called
2 + 4 + 6 = 12

利用python的可变参数轻松实现装饰带参数的函数。

对带有返回值的函数进行装饰

下面对有返回值的函数进行装饰,按照之前的写法,代码是这样的

def w_test(func):
    def inner():
        print('w_test inner called start')
        func()
        print('w_test inner called end')
    return inner
@w_test
def test():
    print('this is test fun')
    return 'hello'
ret = test()
print('ret value is %s' % ret)

输出结果为:

w_test inner called start
this is test fun
w_test inner called end
ret value is None

可以发现,此时,并没有输出test函数的‘hello’,而是None,那是为什么呢,可以发现,在inner函数中对test进行了调用,但是没有接受不了返回值,也没有进行返回,那么默认就是None了,知道了原因,那么来修改一下代码:

def w_test(func):
    def inner():
        print('w_test inner called start')
        str = func()
        print('w_test inner called end')
        return str
    return inner
@w_test
def test():
    print('this is test fun')
    return 'hello'
ret = test()
print('ret value is %s' % ret)

输出结果:

w_test inner called start
this is test fun
w_test inner called end
ret value is hello

这样就达到预期,完成对带返回值参数的函数进行装饰。

带参数的装饰器

介绍了对带参数的函数和有返回值的函数进行装饰,那么有没有带参数的装饰器呢,如果有的话,又有什么用呢? 
答案肯定是有的,接下来通过代码来看一下吧。

def func_args(pre='xiaoqiang'):
    def w_test_log(func):
        def inner():
            print('...记录日志...visitor is %s' % pre)
            func()
        return inner
    return w_test_log
# 带有参数的装饰器能够起到在运行时,有不同的功能
# 先执行func_args('wangcai'),返回w_test_log函数的引用
# @w_test_log
# 使用@w_test_log对test_log进行装饰
@func_args('wangcai')
def test_log():
    print('this is test log')
test_log()

输出结果为:

...记录日志...visitor is wangcai
this is test log

简单理解,带参数的装饰器就是在原闭包的基础上又加了一层闭包,通过外层函数func_args的返回值w_test_log就看出来了,具体执行流程在注释里已经说明了。
好处就是可以在运行时,针对不同的参数做不同的应用功能处理。

通用装饰器
介绍了这么多,在实际应用中,如果针对没个类别的函数都要写一个装饰器的话,估计就累死了,那么有没有通用万能装饰器呢,答案肯定是有的,废话不多说,直接上代码。

def w_test(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        ret = func(*args, **kwargs)
        return ret
    return inner
@w_test
def test():
    print('test called')
@w_test
def test1():
    print('test1 called')
    return 'python'
@w_test
def test2(a):
    print('test2 called and value is %d ' % a)
test()
test1()
test2(9)

输出结果为:

test called
test1 called
test2 called and value is 9 

把上面几种示例结合起来,就完成了通用装饰器的功能,原理都同上,就不过多废话了。

类装饰器

装饰器函数其实是一个接口约束,它必须接受一个callable对象作为参数,然后返回一个callable对象。 
在python中,一般callable对象都是函数,但是也有例外。比如只要某个对象重写了call方法,那么这个对象就是callable的。

当创建一个对象后,直接去执行这个对象,那么是会抛出异常的,因为他不是callable,无法直接执行,但进行修改后,就可以直接执行调用了,如下

class Test(object):
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print('call called')


t = Test()
print(t())

输出为:

call called

下面,引入正题,看一下如何用类装饰函数。

class Test(object):
    def __init__(self, func):
        print('test init')
        print('func name is %s ' % func.__name__)
        self.__func = func
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print('装饰器中的功能')
        self.__func()
@Test
def test():
    print('this is test func')
test()

输出结果为:

test init
func name is test 
装饰器中的功能
this is test func

和之前的原理一样,当python解释器执行到到@Test时,会把当前test函数作为参数传入Test对象,调用init方法,同时将test函数指向创建的Test对象,那么在接下来执行test()的时候,其实就是直接对创建的对象进行调用,执行其call方法。

预备知识

在了解wraps修饰器之前,我们首先要了解partialupdate_wrapper这两个函数,因为在wraps的代码中,用到了这两个函数。

partial

首先说partial函数,在官方文档的描述中,这个函数的声明如下:functools.partial(func, *args, **keywords)。它的作用就是返回一个partial对象,当这个partial对象被调用的时候,就像通过func(*args, **kwargs)的形式来调用func函数一样。如果有额外的 位置参数(args) 或者 关键字参数(*kwargs) 被传给了这个partial对象,那它们也都会被传递给func函数,如果一个参数被多次传入,那么后面的值会覆盖前面的值。

个人感觉这个函数很像C++中的bind函数,都是把某个函数的某个参数固定,从而构造出一个新的函数来。比如下面这个例子:

from functools import partial

def add(x, y):
    return x+y

# 这里创造了一个新的函数add2,只接受一个整型参数,然后将这个参数统一加上2
add2 = partial(add, y=2)

add2(3)  # 这里将会输出5

这个函数是使用C而不是Python实现的,但是官方文档中给出了Python实现的代码,如下所示,大家可以进行参考:

def partial(func, *args, **keywords):
    def newfunc(*fargs, **fkeywords):
        newkeywords = keywords.copy()
        newkeywords.update(fkeywords)
        return func(*args, *fargs, **newkeywords)
    newfunc.func = func
    newfunc.args = args
    newfunc.keywords = keywords
    return newfunc

update_wrapper

接下来,我们再来聊一聊update_wrapper这个函数,顾名思义,这个函数就是用来更新修饰器函数的,具体更新些什么呢,我们可以直接把它的源码搬过来看一下:

WRAPPER_ASSIGNMENTS = ('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__',
                       '__annotations__')
WRAPPER_UPDATES = ('__dict__',)
def update_wrapper(wrapper,
                   wrapped,
                   assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,
                   updated = WRAPPER_UPDATES):
    for attr in assigned:
        try:
            value = getattr(wrapped, attr)
        except AttributeError:
            pass
        else:
            setattr(wrapper, attr, value)
    for attr in updated:
        getattr(wrapper, attr).update(getattr(wrapped, attr, {}))
    wrapper.__wrapped__ = wrapped
    return wrapper

大家可以发现,这个函数的作用就是从 被修饰的函数(wrapped) 中取出一些属性值来,赋值给 修饰器函数(wrapper) 。为什么要这么做呢,我们看下面这个例子。

自定义修饰器v1

首先我们写个自定义的修饰器,没有任何的功能,仅有文档字符串,如下所示:

def wrapper(f):
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        """这个是修饰函数"""
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper_function
    
@wrapper
def wrapped():
    """这个是被修饰的函数"""
    print('wrapped')

print(wrapped.__doc__)  # 输出`这个是修饰函数`
print(wrapped.__name__)  # 输出`wrapper_function`

从上面的例子我们可以看到,我想要获取wrapped这个被修饰函数的文档字符串,但是却获取成了wrapper_function的文档字符串,wrapped函数的名字也变成了wrapper_function函数的名字。这是因为给wrapped添加上@wrapper修饰器相当于执行了一句wrapped = wrapper(wrapped),执行完这条语句之后,wrapped函数就变成了wrapper_function函数。遇到这种情况该怎么办呢,首先我们可以手动地在wrapper函数中更改wrapper_function__doc____name__属性,但聪明的你肯定也想到了,我们可以直接用update_wrapper函数来实现这个功能。

自定义修饰器v2

我们对上面定义的修饰器稍作修改,添加了一句update_wrapper(wrapper_function, f)

from functools import update_wrapper

def wrapper(f):
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        """这个是修饰函数"""
        return f(*args, **kwargs)
    update_wrapper(wrapper_function, f)  # <<  添加了这条语句
    return wrapper_function
    
@wrapper
def wrapped():
    """这个是被修饰的函数"""
    print('wrapped')


print(wrapped.__doc__)  # 输出`这个是被修饰的函数`
print(wrapped.__name__)  # 输出`wrapped`

此时我们可以发现,__doc____name__属性已经能够按我们预想的那样显示了,除此之外,update_wrapper函数也对__module____dict__等属性进行了更改和更新。

wraps修饰器

OK,至此,我们已经了解了partialupdate_wrapper这两个函数的功能,接下来我们翻出wraps修饰器的源码:

WRAPPER_ASSIGNMENTS = ('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__',
                       '__annotations__')
WRAPPER_UPDATES = ('__dict__',)
def wraps(wrapped,
          assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,
          updated = WRAPPER_UPDATES):
    return partial(update_wrapper, wrapped=wrapped,
                   assigned=assigned, updated=updated)

没错,就是这么的简单,只有这么一句,我们可以看出,wraps函数其实就是一个修饰器版的update_wrapper函数,它的功能和update_wrapper是一模一样的。我们可以修改我们上面的自定义修饰器的例子,做出一个更方便阅读的版本。

自定义修饰器v3

from functools import wraps

def wrapper(f):
    @wraps(f)
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        """这个是修饰函数"""
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper_function
    
@wrapper
def wrapped():
    """这个是被修饰的函数
    """
    print('wrapped')

print(wrapped.__doc__)  # 输出`这个是被修饰的函数`
print(wrapped.__name__)  # 输出`wrapped`

至此,我想大家应该明白wraps这个修饰器的作用了吧,就是将 被修饰的函数(wrapped) 的一些属性值赋值给 修饰器函数(wrapper) ,最终让属性的显示更符合我们的直觉。

参考链接

https://segmentfault.com/a/1190000009398663

https://blog.csdn.net/u010358168/article/details/77773199

posted on 2018-10-12 12:04  勇敢的公爵  阅读(13717)  评论(6编辑  收藏  举报