chapter5.2装饰器

装饰器

有一个需求，将一个加法函数，增加一个功能，输出调用的参数，及调用信息

在源代码里插入代码，叫硬编码，不利于更改。非业务功能输出信息，不应该放在业务代码里。

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

def logger(fn,*args,**kwargs):
    print('sdfasd')
    ret = fn(*args,**kwargs)
    return ret
print(logger(add,4,5))

 

定义两个函数，调用后加强输出，但是函数传参是个问题，使用以下方法，*args和**kwargs

将函数柯里化

def logger(fn):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        print('Function is {}'.format(wrapper.__name__))
        ret = fn(*args,**kwargs)
        return ret
    return wrapper
def add(x,y):
　　""" function add """
　　return x+y
print(logger(add,4,5))

柯里化是为了带参装饰器的应用，后边有。

装饰器语法糖

def logger(fn):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('Function is {}'.format(fn.__name__))
        ret = fn(*args, **kwargs)
        return ret
    return wrapper

@logger  ##==>add = logger(add)
def add(x, y):
    """ function add """
    return x + y

print(add(4, 4))###返回"Function is add"

文档字符串

Python的文档字符串Documentation Strings

在函数或者类的语句块下的第一行，一般使用三引号，因为文本大多是多行的

惯例是首字母大写，第一行概述，空一行，第三行写详细描述，

可以使用类或者类对象的__doc__访问该文档

 

装饰器（无参）

装饰器可以是函数，也可以是类，只要可调用就可以使用，返回值是一个函数或对象，使用@装饰器name，魔术方式，装饰器就是高阶函数，但装饰器是对传入函数的功能的增强（装饰）

add = logger(add)

这句中函数被重新覆盖，但是原来的add指向的地址被logger中的fn引用，仍然存在。这里fn使用了闭包

 装饰器的副作用：

def logger(fn):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''This is a warp'''
        print('function is {}'.format(fn.__name__))##add
        print('doc: {}'.format(fn.__doc__))##add的文档
        ret = fn(*args, **kwargs)
        return ret
    return wrapper

@logger
def add(x, y):
    '''This is a function of addition'''
    return x + y

ret = add(4, 5)
print(ret, add.__doc__)##这里返回的文档是warp的，add本身的属性并没有显示

 

这里可以调用fn.__doc__查看文档属性，想要看原来add的文件属性，在全局只能看到logger的，add函数的文档只用原来的地址，现在被装饰器的wrapper的fn记录，因为函数内部的变量外部不可见，　　

 

带参装饰器

python中提供有相应的函数，要是自己实现，可以使用两层装饰器。外层可以使用带参函数

 

def copy_properties(src):##源函数
    def copy_inner(dst):##目标函数
        dst.__name__ = src.__name__
        dst.__doc__ = src.__doc__
        return dst
    return copy_inner

def logger(fn):
    @copy_properties(fn)  ####wrap = copy(fn)(wrap)    代参装饰器
    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''This is a warp'''
        print('function is {}'.format(fn.__name__))
        print('doc: {}'.format(fn.__doc__))
        ret = fn(*args, **kwargs)
        return ret
    return wrapper

@logger  ###add = logger(add)
def add(x, y):
    '''This is a function of addition'''
    return x + y

ret = add(4, 5)
print(ret, add.__doc__)

注意装饰器的等价形式，带参装饰器的变换，将函数柯里化。

以上函数，copy函数修饰了logger，将函数add的属性复制到了函数warp上，只复制了名字和文档的属性，要想全部覆盖，可以使用wrapper函数

 

带参装饰器练习

要求获取函数的执行时常，对时常超过阈值的函数记录一下

import datetime,time,functools
def copy_properties(source):
    def copy_inner(destin):
        destin.__name__ = source.__name__
        destin.__doc__ = source.__doc__
        return destin
    return copy_inner

def logger(duration):
    def logger(fn):
        @copy_properties(fn)  ##wrapper = copy_properties(fn)(wrapper)
        def wrapper(*args,**kwargs):
            start = datetime.datetime.now()
            ret = fn(*args,**kwargs)
            delta = (datetime.datetime.now()-start).total_seconds()
            print('time out') if delta > duration else print('time enought quick')
            ##函数超时的模拟使用time.sleep方法，对超时的操作也可以提出
            return ret
        return wrapper
    return logger

@logger(3)  ##add = logger(4)(add)
def add(x,y):
    time.sleep(3)
    return x+y
print(add(3,2))

将上个程序的logger函数改成以下的函数，就可以灵活的控制得到的结果的处理方式。

def logger(duration,func=lambda name,duration:print('{} took {}'.format(name,duration))):
    def logger(fn):
        @copy_properties(fn)  ##wrapper = copy_properties(fn)(wrapper)
        def wrapper(*args,**kwargs):
            start = datetime.datetime.now()
            ret = fn(*args,**kwargs)
            delta = (datetime.datetime.now()-start).total_seconds()
            if delta > duration:
                func(fn.__name__,delta)
            return ret
        return wrapper
    return logger

 

带参装饰器是一个函数，函数作为形参，返回值是不带参数的装饰器函数，使用@函数名(参数列表)方式调用，可以看作装饰器外层又加了一层函数

 

functools类下的wraps方法

from functools import wraps　调用方法

import functools
import datetime
import time

def logger(duration,func=lambda name,duration:print('{} took {}'.format(name,duration))):
    def logger(fn):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            start = datetime.datetime.now()
            ret = fn(*args,**kwargs)
            delta = (datetime.datetime.now()-start).total_seconds()
            if delta > duration:
                func(fn.__name__,delta)
            return ret
        return functools.update_wrapper(wrapper,fn)##更新文档
    return logger

@logger(3)  ##add = logger(4)(add)
def add(x,y):
    time.sleep(3)
    return x+y
print(add(3,2))

 

functools.update_wrapper(wrapper, wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=('__dict__',))

　　类似于copy_properties功能

　　wrapper包装函数，被更新者，

　　wrapper被包装函数，数据源

　　元组WRAPPER__ASSIGNMENTS中是要覆盖的属性

　　　　('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__', '__annotations__')

　　　　模块名，名称，限定名，文档，参数注解

　　元组WRAPPER_UPDATES中是要被更新的属性，__dict__属性字典，更新属性字典

　　增加一个__wrapper__属性，保留wrapped的属性

 

import functools
import datetime
import time

def logger(duration,func=lambda name,duration:print('{} took {}'.format(name,duration))):
    def logger(fn):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            start = datetime.datetime.now()
            ret = fn(*args,**kwargs)
            delta = (datetime.datetime.now()-start).total_seconds()
            if delta > duration:
                func(fn.__name__,delta)
            return ret
        return functools.update_wrapper(wrapper,fn)
    return logger

@logger(3)  ##add = logger(4)(add)
def add(x,y):
    time.sleep(3)
    return x+y
print(add(3,2))

 

装饰器使用，@wraps，装饰器方法

@functools.wraps( wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_UPDATES)

wrapped 被包装函数

 

以下为类方法解决，没看到类请跳过。

装饰器还可以通过上下文管理实现。__enter__和__exit__

import time,datetime
from functools import update_wrapper

class TimeIt:
    '''This is wtapper function'''
    def __init__(self,fn):
        self.fn = fn
        update_wrapper(self,fn)##更新函数文档

    def __enter__(self):
        self.start = datetime.datetime.now()
        return self.fn

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print((datetime.datetime.now()-self.start).total_seconds())

def add(x,y):
    '''This is add function'''
    time.sleep(1)
    return x+y

with TimeIt(add) as fn:##TimeIt(add)是TimeIt的实例对象，
    print(fn(4,5))

还可以通过创建实例对象，然后调用它实现，用到了__call__方法

import time,datetime
from functools import update_wrapper
class TimeIt:
    '''This is wtapper function'''
    def __init__(self,fn):
        self.fn = fn
        update_wrapper(self,fn)

    def __call__(self, *args, **kwargs):###实例可调用
        start = datetime.datetime.now()
        ret = self.fn(*args, *kwargs)
        print((datetime.datetime.now() - start).total_seconds())
        return ret

def add (x,y):
    '''This is add function'''
    time.sleep(1)
    return x+y

a = TimeIt(add)##实例赋值
print(a(4,5))##实例调用，这两句可以写为print(TimeIt(add)(4,5))

通过以上两例，可以感觉到，类十分象一个装饰器，其实类也可以作为装饰器。

import time,datetime
from functools import update_wrapper
class TimeIt:
    '''This is wtapper function'''
    def __init__(self,fn):
        self.fn = fn
        update_wrapper(self,fn)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        start = datetime.datetime.now()
        ret = self.fn(*args, *kwargs)
        print((datetime.datetime.now() - start).total_seconds())
        return ret

@TimeIt
def add (x,y):##创建实例对象时，调用__init__方法，完成后add指向类的对象，类对象的fn保存函数信息
    '''This is add function'''
    time.sleep(1)
    return x+y

print(add(3,2))##调用函数时，调用__call__方法，装饰的方法在call方法里