一个存在十年,却被严重低估的库 — decorator

作者: 王炳明 分类: Python 好库推荐 发布时间: 2021-04-20 22:03 热度:188

今天介绍的是一个已经存在十年,但是依旧不红的库 decorator,好像很少有人知道他的存在一样。

这个库可以帮你做什么呢 ?

其实很简单,就是可以帮你更方便地写Python装饰器代码,更重要的是,它让 Python 中被装饰器装饰后的方法长得更像装饰前的方法。

本篇文章不会过多的向你介绍装饰器的基本知识,我会默认你知道什么是装饰器,并且懂得如何写一个简单的装饰器。

不了解装饰器的可以先去阅读我之前写的文章,非常全且详细的介绍了装饰器的各种实现方法。

常规的装饰器

下面这是一个最简单的装饰器示例,在运行 myfunc 函数的前后都会打印一条日志。

def deco(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print("Ready to run task")
        func(*args, **kw)
        print("Successful to run task")
    return wrapper

@deco
def myfunc():
    print("Running the task")

myfunc()

装饰器使用起来,似乎有些高端和魔幻,对于一些重复性的功能,往往我们会封装成一个装饰器函数。

在定义一个装饰器的时候,我们都需要像上面一样机械性的写一个嵌套的函数,对装饰器原理理解不深的初学者,往往过段时间就会忘记如何定义装饰器。

有一些比较聪明的同学,会利用 PyCharm 来自动生成装饰器模板

一个存在十年,却被严重低估的库 — decorator插图

然后要使用的时候,直接敲入 deco 就会生成一个简单的生成器代码,提高编码的准备效率

一个存在十年,却被严重低估的库 — decorator插图(1)

使用神库

使用 PyCharm 的 Live Template ,虽然能降低编写装饰器的难度,但却要依赖 PyCharm 这一专业的代码编辑器。

这里,明哥要教你一个更加简单的方法,使用这个方法呢,你需要先安装一个库 : decorator,使用 pip 可以很轻易地去安装它

$ python3 -m pip install decorator

从库的名称不难看出,这是一个专门用来解决装饰器问题的第三方库。

有了它之后,你会惊奇的发现,以后自己定义的装饰器,就再也不需要写嵌套的函数了

from decorator import decorator

@decorator
def deco(func, *args, **kw):
    print("Ready to run task")
    func(*args, **kw)
    print("Successful to run task")

@deco
def myfunc():
    print("Running the task")

myfunc()

deco 作为装饰函数,第一个参数是固定的,都是指被装饰函数,而后面的参数都固定使用 可变参数 *args**kw 的写法,代码被装饰函数的原参数。

这种写法,不得不说,更加符合直觉,代码的逻辑也更容易理解。

带参数的装饰器

装饰器根据有没有携带参数,可以分为两种

第一种:不带参数,最简单的示例,上面已经举例

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        func(*args, **kw)
    return wrapper

第二种:带参数,这就相对复杂了,理解起来了也不是那么容易。

def decorator(arg1, arg2):
    def wrapper(func):
        def deco(*args, **kwargs)
            func(*args, **kwargs)
        return deco
    return wrapper

那么对于需要带参数的装饰器,decorator 是否也一样能很好的支持呢?

下面是一个官方的示例

from decorator import decorator

@decorator
def warn_slow(func, timelimit=60, *args, **kw):
    t0 = time.time()
    result = func(*args, **kw)
    dt = time.time() - t0
    if dt > timelimit:
        logging.warn('%s took %d seconds', func.__name__, dt)
    else:
        logging.info('%s took %d seconds', func.__name__, dt)
    return result

@warn_slow(timelimit=600)  # warn if it takes more than 10 minutes
def run_calculation(tempdir, outdir):
    pass

可以看到

  • 装饰函数的第一个参数,还是被装饰器 func ,这个跟之前一样
  • 而第二个参数 timelimit 写成了位置参数的写法,并且有默认值
  • 再往后,就还是跟原来一样使用了可变参数的写法

不难推断,只要你在装饰函数中第二个参数开始,使用了非可变参数的写法,这些参数就可以做为装饰器调用时的参数。

签名问题有解决?

我们在自己写装饰器的时候,通常都会顺手加上一个叫 functools.wraps 的装饰器,我想你应该也经常见过,那他有啥用呢?

先来看一个例子

def wrapper(func):
    def inner_function():
        pass
    return inner_function

@wrapper
def wrapped():
    pass

print(wrapped.__name__)
#inner_function

为什么会这样子?不是应该返回 func 吗?

这也不难理解,因为上边执行func 和下边 decorator(func) 是等价的,所以上面 func.__name__ 是等价于下面decorator(func).__name__ 的,那当然名字是 inner_function

def wrapper(func):
    def inner_function():
        pass
    return inner_function

def wrapped():
    pass

print(wrapper(wrapped).__name__)
#inner_function

目前,我们可以看到当一个函数被装饰器装饰过后,它的签名信息会发生变化(譬如上面看到的函数名)

那如何避免这种情况的产生?

解决方案就是使用我们前面所说的 functools .wraps 装饰器。

它的作用就是将 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。

from functools import wraps

def wrapper(func):
    @wraps(func)
    def inner_function():
        pass
    return inner_function

@wrapper
def wrapped():
    pass

print(wrapped.__name__)
# wrapped

那么问题就来了,我们使用了 decorator 之后,是否还会存在这种签名的问题呢?

写个例子来验证一下就知道啦

from decorator import decorator

@decorator
def deco(func, *args, **kw):
    print("Ready to run task")
    func(*args, **kw)
    print("Successful to run task")

@deco
def myfunc():
    print("Running the task")

print(myfunc.__name__)

输出的结果是 myfunc,说明 decorator 已经默认帮我们处理了一切可预见的问题。

总结一下

decorator 是一个提高装饰器编码效率的第三方库,它适用于对装饰器原理感到困惑的新手,可以让你很轻易的写出更符合人类直觉的代码。对于带参数装饰器的定义,是非常复杂的,它需要要写多层的嵌套函数,并且需要你熟悉各个参数的传递路径,才能保证你写出来的装饰器可以正常使用。这时候,只要用上 decorator 这个库,你就可以很轻松的写出一个带参数的装饰器。同时你也不用担心他会出现签名问题,这些它都为你妥善的处理好了。

这么棒的一个库,推荐你使用起来。

weixin

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