Python装饰器的另类用法
之前有比较系统介绍过Python的装饰器（请查阅《详解Python装饰器》），本文算是一个补充。今天我们一起探讨一下装饰器的另类用法。
语法回顾
开始之前我们再将Python装饰器的语法回顾一下。
@decorate
def f(...):
pass
等同于:
def f(...):
pass
f = decorate(f)
@语法的好处在于：
- 相同的函数名只出现一次，避免了
f = decorate(f)这样的语句。 - 可读性更高，让读代码的人一眼就明白函数被装饰了哪些功能。
@call()装饰器
假设你要创建一个整数平方的列表，你可以这样写：
>>> table = [0, 1, 4, 9, 16]
>>> len(table), table[3]
(5, 9)
也可以使用列表表达式，因为我们要实现比较简单。
>>> table = [i * i for i in range(5)]
>>> len(table), table[3]
(5, 9)
但是假如这个列表的逻辑比较复杂的时候，最好是写成一个方法，这样会更好维护。
>>> def table(n):
... value = []
... for i in range(n):
... value.append(i*i)
... return value
>>> table = table(5)
注意看最后一句，是不是很符合装饰器的语法规则？什么情况下你会写这样的代码呢？
- 你需要把相对复杂业务写成一个方法。
- 这个方法和返回值可以同名，而且你不希望对外公开此方法，只公开结果。
- 你想尽量使用装饰器。（无厘头的理由）
那么这时候@call()装饰器就登场了。
def call(*args, **kwargs):
def call_fn(fn):
return fn(*args, **kwargs)
return call_fn
这个装饰器会把你传入的参数送给目标函数然后直接执行。
@call(5)
def table(n):
value = []
for i in range(n):
value.append(i*i)
return value
print len(table), table[3] # 5 9
@call()装饰器适用于任何函数，你传入的参数会被直接使用然后结果赋值给同名函数。这样避免了你重新定义一个变量来存储结果。
@list 装饰器
假如你有一个这样一个生成器函数。
def table(n):
for i in range(n):
yield i
当你要生成n=5的序列时，可以直接调用。
table = table(5)
print table # <generator object table at 0x027DAC10>
使用上节提到的@call()装饰器，也能得到一样的结果。
@call(5)
def table(n):
for i in range(n):
yield i
print table # <generator object table at 0x0340AC10>
你还可以直接将其转换成列表。（使用list(generator_object)函数）
@list
@call(5)
def table(n):
for i in range(n):
yield i
print table # [0, 1, 2, 3, 4]
相信不少同学第一次看到这个用法应该是懵逼的。这等同于列表表达式，但是可读性也许差了不少。例子本身只是演示了装饰器的一种用法，但不是推荐你就这样使用装饰器。你这样用也许会被其他同事拖到墙角里打死。
类装饰器
在Python 2.6以前，还不支持类装饰器。也就是说，你不能使用这样的写法。
@decorator
class MyClass(object):
pass
你必须这样写：
class MyClass(object):
pass
MyClass = decorator(MyClass)
也就是说，@语法对类是做了特殊处理的，类不一定是一个callable对象（尽管它有构造函数），但是也允许使用装饰器。那么基于以上语法，你觉得类装饰器能实现什么功能呢？
举一个例子，ptest中的@TestClass()用于声明一个测试类，其源代码大致如此。
def TestClass(enabled=True, run_mode="singleline"):
def tracer(cls):
cls.__pd_type__ ='test'
cls.__enabled__ = enabled
cls.__run_mode__ = run_mode.lower()
return cls
return tracer
当我们在写一个测试类时，发生了什么？
@TestClass()
class TestCases(object):
# your test case ...
print TestCases.__dict__ # {'__module__': '__main__', '__enabled__': True, '__pd_type__': 'test', '__run_mode__': 'singleline', ...}
居然装饰器的参数全都变成了变成这个类的属性，好神奇！我们把语法糖一一展开。
class TestCases(object):
pass
decorator = TestClass()
print decorator # <function tracer at 0x033128F0>
TestCases = decorator(TestCases)
print TestCases # <class '__main__.TestCases'>
print TestCases.__dict__ # {'__module__': '__main__', '__enabled__': True, '__pd_type__': 'test', '__run_mode__': 'singleline', ...}
当装饰器在被使用时，TestClass()函数会马上被执行并返回一个装饰器函数，这个函数是一个闭包函数，保存了enabled和run_mode两个变量。另外它还接受一个类作为参数，并使用之前保存的变量为这个类添加属性，最后返回。所以经过@TestClass()装饰过的类都会带上__enabled__、__pd_type__以及__run_mode__的属性。
由此可见，类装饰器可以完成和Java类似的注解功能，而且要比注解强大的多。
后记
装饰器就是一个语法糖，当你看不懂一个装饰器时，可以考虑将其依次展开，分别带入。这个语法糖给了我们不少方便，但是也要慎用。毕竟可维护的代码才是高质量的代码。
关于作者：Python技术爱好者，目前从事测试开发相关工作，转载请注明原文出处。
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