装饰器的理解

2019-03-06  本文已影响0人  BigBigTang

装饰器:
1.用于装饰其他函数
2.增强被装饰函数的功能
装饰器需要接受一个函数对象作为参数,以对其进行增强

def deco(func):
    def wrapper():
        print "decorate something"
        func()
        print "decorate finish"
    return wrapper
@deco
def test_func():
    return "test func"
test_func()

output:
decorate something
test func
decorate finish

test_func()被装饰之后,运行函数test_func(),会运行装饰器这个函数

当你在用某个@decorator来修饰某个函数func时,如下所示:

@decorator
def func():
    pass

其解释器会解释成下面这样的语句:

func = decorator(func)

先看一个简单的装饰器如下:

def hello(fn):
    def wrapper():
        print "hello, %s" % fn.__name__
        fn()
        print "goodby, %s" % fn.__name__
    return wrapper

@hello
def foo():
    print "i am foo"
  
foo()

输出:

hello, foo
i am foo
goodby, foo

对于一个装饰器的定义:

@hello
def foo():
    print "i am foo"

实际上可以理解成foo = hello(foo),将被包装的函数(foo)当作参数传入装饰器(hello)中,通过一系列包装后将包装后的函数再返回给被包装的函数(foo),实际上就是返回了一个新函数,只不过是根据原函数改造而来并且名字不变。

def out_func(**kwds):
    def real_decorator(fn):
        arg = kwds['arg1'] + kwds['arg2']
        def wapper():
            fn()
            return kwds['arg1'] + kwds['arg2'] + arg
        return wapper
    return real_decorator

@out_func(arg1='11111', arg2='22222')
def hello_world():
    print('hello world')

print(hello_world())

分析:我的理解是装饰器有两层,内层wapper用于包装,外层decorator(real_decorator)用于接收被包装的函数(hello_world)作为参数,并将包装后的函数(wapper)返回给外部。此处的例子有三层,外层还有一个out_func函数的用处是给内层传递参数,由于外部多了一层函数所以装饰器函数(real_decorator)将装饰器本身返回给out_func,于是@out_func就相当于装饰器。

functools.wraps

我们在使用 Decorator 的过程中,难免会损失一些原本的功能信息。

def logged(func):
    def with_logging(*args, **kwargs):
        print func.__name__ + " was called"
        return func(*args, **kwargs)
    return with_logging

@logged
def f(x):
   """does some math"""
   return x + x * x

def f(x):
    """does some math"""
    return x + x * x
f = logged(f)

In [24]: f.__name__
Out[24]: with_logging

由于返回的是包装后的with_logging,所以name等基本信息变成了返回的新函数

而functools.wraps 则可以将原函数对象的指定属性复制给包装函数对象, 默认有 modulenamedoc,或者通过参数选择。代码如下:

from functools import wraps
def logged(func):
    @wraps(func)
    def with_logging(*args, **kwargs):
        print func.__name__ + " was called"
        return func(*args, **kwargs)
    return with_logging

@logged
def f(x):
   """does some math"""
   return x + x * x

print f.__name__  # prints 'f'
print f.__doc__   # prints 'does some math'

from functools import wraps
def logged(func):
    @wraps(func)
    def with_logging(*args, **kwargs):
        print func.__name__ + " was called"
        return func(*args, **kwargs)
    return with_logging
 
@logged
def f(x):
   """does some math"""
   return x + x * x
 
print f.__name__  # prints 'f'
print f.__doc__   # prints 'does some math'
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