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python 裝飾器重要在哪

1.什么是裝飾器?

要理解什么是裝飾器，您首先需要熟悉Python處理函數的方式。從它的觀點來看，函數和對象沒有什么不同。它們有屬性，可以重新分配:

def func(): 
 print('hello from func') 
func() 
> hello from func 
new_func = func 
new_func() 
> hello from func 
print(new_func.__name__) 
> func

此外，你還可以將它們作為參數傳遞給其他函數:

def func(): 
 print('hello from func') 
def call_func_twice(callback): 
 callback() 
 callback() 
call_func_twice(func) 
> hello from func 
> hello from func

現在,我們介紹裝飾器。裝飾器(decorator)用于修改函數或類的行為。實現這一點的方法是定義一個返回另一個函數的函數(裝飾器)。這聽起來很復雜，但是通過這個例子你會理解所有的東西:

def logging_decorator(func):
 def logging_wrapper(*args, **kwargs):
 print(f'Before {func.__name__}')
 func(*args, **kwargs)
 print(f'After {func.__name__}')
 return logging_wrapper
 
@logging_decorator
def sum(x, y):
 print(x + y)
 
sum(2, 5)
> Before sum
> 7
> After sum

讓我們一步一步來:

首先，我們在第1行定義logging_decorator函數。它只接受一個參數，也就是我們要修飾的函數。
在內部，我們定義了另一個函數:logging_wrapper。然后返回logging_wrapper，并使用它來代替原來的修飾函數。
在第7行，您可以看到如何將裝飾器應用到sum函數。
在第11行，當我們調用sum時，它不僅僅調用sum。它將調用logging_wrapper，它將在調用sum之前和之后記錄日志。

2.為什么需要裝飾器

這很簡單:可讀性。Python因其清晰簡潔的語法而備受贊譽，裝飾器也不例外。如果有任何行為是多個函數共有的，那么您可能需要制作一個裝飾器。下面是一些可能會派上用場的例子:

在運行時檢查實參類型
基準函數調用
緩存功能的結果
計數函數調用
檢查元數據(權限、角色等)
元編程

和更多…

現在我們將列出一些代碼示例。

3.例子

帶有返回值的裝飾器

假設我們想知道每個函數調用需要多長時間。而且，函數大多數時候都會返回一些東西，所以裝飾器也必須處理它:

def timer_decorator(func):
 def timer_wrapper(*args, **kwargs):
 import datetime  
 before = datetime.datetime.now()  
 result = func(*args,**kwargs) 
 after = datetime.datetime.now()  
 print "Elapsed Time = {0}".format(after-before) 
 return result
 
@timer_decorator
def sum(x, y):
 print(x + y)
 return x + y
 
sum(2, 5)
> 7
> Elapsed Time = some time

可以看到，我們將返回值存儲在第5行的result中。但在返回之前，我們必須完成對函數的計時。這是一個沒有裝飾者就不可能實現的行為例子。

帶有參數的裝飾器

有時候，我們想要一個接受值的裝飾器(比如Flask中的@app.route('/login'):

def permission_decorator(permission):
 def _permission_decorator(func):
 def permission_wrapper(*args, **kwargs):
 if someUserApi.hasPermission(permission):
 result = func(*args, **kwargs)
 return result
 return None
 return permission wrapper
 return _permission_decorator

@permission_decorator('admin')
def delete_user(user):
 someUserApi.deleteUser(user)

為了實現這一點，我們定義了一個額外的函數，它接受一個參數并返回一個裝飾器。

帶有類的裝飾器

使用類代替函數來修飾是可能的。唯一的區別是語法，所以請使用您更熟悉的語法。下面是使用類重寫的日志裝飾器:

class Logging: 
 
 def __init__(self, function): 
 self.function = function 
 
 def __call__(self, *args, **kwargs):
 print(f'Before {self.function.__name__}')
 self.function(*args, **kwargs)
 print(f'After {self.function.__name__}')
 
 
@Logging
def sum(x, y):
 print(x + y)

sum(5, 2)
> Before sum
> 7
> After sum

這樣做的好處是，您不必處理嵌套函數。你所需要做的就是定義一個類并覆蓋__call__方法。

裝飾類

有時，您可能想要修飾類中的每個方法。你可以這樣寫

class MyClass: 
 @decorator 
 def func1(self): 
 pass 
 @decorator 
 def func2(self): 
 pass

但如果你有很多方法，這可能會失控。值得慶幸的是，有一種方法可以一次性裝飾整個班級:

def logging_decorator(func):
 def logging_wrapper(*args, **kwargs):
 print(f'Before {func.__name__}')
 result = func(*args, **kwargs)
 print(f'After {func.__name__}')
 return result
 return logging_wrapper

def log_all_class_methods(cls):
 class NewCls(object):
 def __init__(self, *args, **kwargs):
 self.original = cls(*args, **kwargs)
 
 def __getattribute__(self, s):
 try: 
 x = super(NewCls,self).__getattribute__(s)
 except AttributeError: 
 pass
 else:
 return x
 x = self.original.__getattribute__(s)
 if type(x) == type(self.__init__): 
 return logging_decorator(x)  
 else:
 return x
 return NewCls
 
@log_all_class_methods
class SomeMethods:
 def func1(self):
 print('func1')
 
 def func2(self):
 print('func2')
 
methods = SomeMethods()
methods.func1()
> Before func1
> func1
> After func1

現在，不要驚慌。這看起來很復雜，但邏輯是一樣的: