没看完这11 条，别说你精通 Python 装饰器

时间 2019-11-07

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对于每个学习 Python 的同窗，想必对 @ 符号必定不陌生了，正如你所知， @ 符号是装饰器的语法糖，@符号后面的函数就是咱们本文的主角：装饰器。python

装饰器放在一个函数开始定义的地方，它就像一顶帽子同样戴在这个函数的头上。和这个函数绑定在一块儿。在咱们调用这个函数的时候，第一件事并非执行这个函数，而是将这个函数作为参数传入它头顶上这顶帽子，这顶帽子咱们称之为装饰器。程序员

曾经我在刚转行作程序员时的一次的面试中，被面试官问过这样的两个问题：面试

一、你都用过装饰器实现过什么样的功能？闭包

二、如何写一个能够传参的装饰器？app

对于当时实战经验很是有限的我，第一个问题只能回答一些很是简单的用法，而第二个问题却没能回答上来。函数

当时带着这两个问题，我就开始系统的学习装饰器的全部内容。这些一直整理在本身的博客中，今天对其进行了大量的补充和勘误，发表在这里分享给你们。但愿对刚入门以及进阶的朋友能够提供一些参考。学习

01. Hello，装饰器

装饰器的使用方法很固定编码

先定义一个装饰器（帽子）spa

再定义你的业务函数或者类（人）设计

最后把这装饰器（帽子）扣在这个函数（人）头上

就像下面这样子

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

@decorator
def function():
    print("hello, decorator")
复制代码

实际上，装饰器并非编码必须性，意思就是说，你不使用装饰器彻底能够，它的出现，应该是使咱们的代码

更加优雅，代码结构更加清晰

将实现特定的功能代码封装成装饰器，提升代码复用率，加强代码可读性

接下来，我将以实例讲解，如何编写出各类简单及复杂的装饰器。

02. 入门：日志打印器

首先是日志打印器。

实现的功能：

在函数执行前，先打印一行日志告知一下主人，我要执行函数了。

在函数执行完，也不能拍拍屁股就走人了，咱但是有礼貌的代码，再打印一行日志告知下主人，我执行完啦。

# 这是装饰器函数，参数 func 是被装饰的函数
def logger(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('主人，我准备开始执行：{} 函数了:'.format(func.__name__))

        # 真正执行的是这行。
        func(*args, **kw)

        print('主人，我执行完啦。')
    return wrapper
复制代码

假如，个人业务函数是，计算两个数之和。写好后，直接给它带上帽子。

@logger
def add(x, y):
    print('{} + {} = {}'.format(x, y, x+y))
复制代码

而后执行一下 add 函数。

add(200, 50)
复制代码

来看看输出了什么？

主人，我准备开始执行：add 函数了:
200 + 50 = 250
主人，我执行完啦。
复制代码

03. 入门：时间计时器

再来看看时间计时器实现功能：顾名思义，就是计算一个函数的执行时长。

# Python学习交流QQ群：857662006 
# 这是装饰函数
def timer(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        t1=time.time()
        # 这是函数真正执行的地方
        func(*args, **kw)
        t2=time.time()

        # 计算下时长
        cost_time = t2-t1 
        print("花费时间：{}秒".format(cost_time))
    return wrapper
复制代码

假如，咱们的函数是要睡眠10秒。这样也能更好的看出这个计算时长到底靠不靠谱。

import time

@timer
def want_sleep(sleep_time):
    time.sleep(sleep_time)

want_sleep(10)
复制代码

来看看输出，如预期同样，输出10秒。

花费时间：10.0073800086975098秒
复制代码

04. 进阶：带参数的函数装饰器

经过上面两个简单的入门示例，你应该能体会到装饰器的工做原理了。

不过，装饰器的用法还远不止如此，深究下去，还大有文章。今天就一块儿来把这个知识点学透。

回过头去看看上面的例子，装饰器是不能接收参数的。其用法，只能适用于一些简单的场景。不传参的装饰器，只能对被装饰函数，执行固定逻辑。

装饰器自己是一个函数，作为一个函数，若是不能传参，那这个函数的功能就会很受限，只能执行固定的逻辑。这意味着，若是装饰器的逻辑代码的执行须要根据不一样场景进行调整，若不能传参的话，咱们就要写两个装饰器，这显然是不合理的。

好比咱们要实现一个能够定时发送邮件的任务（一分钟发送一封），定时进行时间同步的任务（一天同步一次），就能够本身实现一个 periodic_task （定时任务）的装饰器，这个装饰器能够接收一个时间间隔的参数，间隔多长时间执行一次任务。

能够这样像下面这样写，因为这个功能代码比较复杂，不利于学习，这里就不贴了。

@periodic_task(spacing=60)
def send_mail():
     pass

@periodic_task(spacing=86400)
def ntp()
    pass 
复制代码

那咱们来本身创造一个伪场景，能够在装饰器里传入一个参数，指明国籍，并在函数执行前，用本身国家的母语打一个招呼。

# 小明，中国人
@say_hello("china")
def xiaoming():
    pass

# jack，美国人
@say_hello("america")
def jack():
    pass
复制代码

那咱们若是实现这个装饰器，让其能够实现传参呢？

会比较复杂，须要两层嵌套。

def say_hello(contry):
    def wrapper(func):
        def deco(*args, **kwargs):
            if contry == "china":
                print("你好!")
            elif contry == "america":
                print('hello.')
            else:
                return

            # 真正执行函数的地方
            func(*args, **kwargs)
        return deco
    return wrapper
复制代码

来执行一下

xiaoming()
print("------------")
jack()
复制代码

看看输出结果。

你好!
------------
hello.
复制代码

05. 高阶：不带参数的类装饰器

以上都是基于函数实现的装饰器，在阅读别人代码时，还能够时常发现还有基于类实现的装饰器。

基于类装饰器的实现，必须实现 __ call__ 和 __init__两个内置函数。 __ init __ ：接收被装饰函数 __ call __ ：实现装饰逻辑。

仍是以日志打印这个简单的例子为例

class logger(object):
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("[INFO]: the function {func}() is running..."
            .format(func=self.func.__name__))
        return self.func(*args, **kwargs)

@logger
def say(something):
    print("say {}!".format(something))

say("hello")
复制代码

执行一下，看看输出

[INFO]: the function say() is running...
say hello!
复制代码

06. 高阶：带参数的类装饰器 上面不带参数的例子，你发现没有，只能打印INFO级别的日志，正常状况下，咱们还须要打印DEBUG WARNING等级别的日志。这就须要给类装饰器传入参数，给这个函数指定级别了。

带参数和不带参数的类装饰器有很大的不一样。

__ init __ ：再也不接收被装饰函数，而是接收传入参数。 __ call __ ：接收被装饰函数，实现装饰逻辑。

class logger(object):
    def __init__(self, level='INFO'):
        self.level = level

    def __call__(self, func): # 接受函数
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print("[{level}]: the function {func}() is running..."
                .format(level=self.level, func=func.__name__))
            func(*args, **kwargs)
        return wrapper  #返回函数

@logger(level='WARNING')
def say(something):
    print("say {}!".format(something))

say("hello")
复制代码

咱们指定WARNING级别，运行一下，来看看输出。

[WARNING]: the function say() is running...
say hello!
复制代码

07. 使用偏函数与类实现装饰器

绝大多数装饰器都是基于函数和闭包实现的，但这并不是制造装饰器的惟一方式。

事实上，Python 对某个对象是否能经过装饰器（ @decorator）形式使用只有一个要求：decorator 必须是一个“可被调用（callable）的对象。

对于这个 callable 对象，咱们最熟悉的就是函数了。

除函数以外，类也能够是 callable 对象，只要实现了__ call__ 函数（上面几个例子已经接触过了）。

还有容易被人忽略的偏函数其实也是 callable 对象。

接下来就来讲说，如何使用类和偏函数结合实现一个不同凡响的装饰器。

以下所示，DelayFunc 是一个实现了 __ call__ 的类，delay 返回一个偏函数，在这里 delay 就能够作为一个装饰器。（如下代码摘自 Python工匠：使用装饰器的小技巧）

import time
import functools

class DelayFunc:
    def __init__(self, duration, func):
        self.duration = duration
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print(f'Wait for {self.duration} seconds...')
        time.sleep(self.duration)
        return self.func(*args, **kwargs)

    def eager_call(self, *args, **kwargs):
        print('Call without delay')
        return self.func(*args, **kwargs)

def delay(duration):
    """ 装饰器：推迟某个函数的执行。 同时提供 .eager_call 方法当即执行 """
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    # 此处为了不定义额外函数，
    # 直接使用 functools.partial 帮助构造 DelayFunc 实例
    return functools.partial(DelayFunc, duration)
咱们的业务函数很简单，就是相加

@delay(duration=2)
def add(a, b):
    return a+b
复制代码

来看一下执行过程

>>> add    # 可见 add 变成了 Delay 的实例
<__main__.DelayFunc object at 0x107bd0be0>
>>> 
>>> add(3,5)  # 直接调用实例，进入 __call__
Wait for 2 seconds...
8
>>> 
>>> add.func # 实现实例方法
<function add at 0x107bef1e0>
复制代码

08. 如何写能装饰类的装饰器？

用 Python 写单例模式的时候，经常使用的有三种写法。其中一种，是用装饰器来实现的。

如下即是我本身写的装饰器版的单例写法。

instances = {}

def singleton(cls):
    def get_instance(*args, **kw):
        cls_name = cls.__name__
        print('===== 1 ====')
        if not cls_name in instances:
            print('===== 2 ====')
            instance = cls(*args, **kw)
            instances[cls_name] = instance
        return instances[cls_name]
    return get_instance

@singleton
class User:
    _instance = None

    def __init__(self, name):
        print('===== 3 ====')
        self.name = name
复制代码

能够看到咱们用singleton 这个装饰函数来装饰 User 这个类。装饰器用在类上，并非很常见，但只要熟悉装饰器的实现过程，就不难以实现对类的装饰。在上面这个例子中，装饰器就只是实现对类实例的生成的控制而已。

其实例化的过程，你能够参考我这里的调试过程，加以理解。

09. wraps 装饰器有啥用？ 在 functools 标准库中有提供一个 wraps 装饰器，你应该也常常见过，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
复制代码

为何会这样子？不是应该返回 func 吗？

这也不难理解，由于上边执行func 和下边 decorator(func) 是等价的，因此上面 func.__ name__ 是等价于下面decorator(func).__ name__ 的，那固然名字是 inner_function

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

def wrapped():
    pass

print(wrapper(wrapped).__name__)
#inner_function
复制代码

那如何避免这种状况的产生？方法是使用 functools .wraps 装饰器，它的做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咱们的直觉。

from functools import wraps

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

@wrapper
def wrapped():
    pass

print(wrapped.__name__)
# wrapped
复制代码

准确点说，wraps 实际上是一个偏函数对象（partial），源码以下

def wraps(wrapped, assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated = WRAPPER_UPDATES):
    return partial(update_wrapper, wrapped=wrapped,
                   assigned=assigned, updated=updated)
复制代码

能够看到wraps其实就是调用了一个函数update_wrapper，知道原理后，咱们改写上面的代码，在不使用 wraps的状况下，也可让 wrapped.__ name__ 打印出 wrapped，代码以下：

from functools import update_wrapper

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

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

    update_wrapper(inner_function, func, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS)
    return inner_function

@wrapper
def wrapped():
    pass

print(wrapped.__name__)
复制代码

10. 内置装饰器：property

以上，咱们介绍的都是自定义的装饰器。

其实Python语言自己也有一些装饰器。好比property这个内建装饰器，咱们再熟悉不过了。

它一般存在于类中，能够将一个函数定义成一个属性，属性的值就是该函数return的内容。

一般咱们给实例绑定属性是这样的

class Student(object):
    def __init__(self, name, age=None):
        self.name = name
        self.age = age

# 实例化
xiaoming = Student("小明")

# 添加属性
xiaoming.age=25

# 查询属性
xiaoming.age

# 删除属性
del xiaoming.age
复制代码

可是稍有经验的开发人员，一下就能够看出，这样直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，可是并不能对属性的值作合法性限制。为了实现这个功能，咱们能够这样写。

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.name = None

    def set_age(self, age):
        if not isinstance(age, int):
            raise ValueError('输入不合法：年龄必须为数值!')
        if not 0 < age < 100:
            raise ValueError('输入不合法：年龄范围必须0-100')
        self._age=age

    def get_age(self):
        return self._age

    def del_age(self):
        self._age = None


xiaoming = Student("小明")

# 添加属性
xiaoming.set_age(25)

# 查询属性
xiaoming.get_age()

# 删除属性
xiaoming.del_age()
复制代码

上面的代码设计虽然能够变量的定义，可是能够发现不论是获取仍是赋值（经过函数）都和咱们平时见到的不同。按照咱们思惟习惯应该是这样的。

# 赋值
xiaoming.age = 25

# 获取
xiaoming.age
复制代码

那么这样的方式咱们如何实现呢。请看下面的代码。

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.name = None

 @property
    def age(self):
        return self._age

 @age.setter
    def age(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('输入不合法：年龄必须为数值!')
        if not 0 < value < 100:
            raise ValueError('输入不合法：年龄范围必须0-100')
        self._age=value

 @age.deleter
    def age(self):
        del self._age

xiaoming = Student("小明")

# 设置属性
xiaoming.age = 25

# 查询属性
xiaoming.age

# 删除属性
del xiaoming.age
复制代码

用@property装饰过的函数，会将一个函数定义成一个属性，属性的值就是该函数return的内容。同时，会将这个函数变成另一个装饰器。就像后面咱们使用的@age.setter和@age.deleter。

@age.setter 使得咱们可使用XiaoMing.age = 25这样的方式直接赋值。
@age.deleter 使得咱们可使用del XiaoMing.age这样的方式来删除属性。

property 的底层实现机制是「描述符」，为此我还写过一篇文章。

这里也介绍一下吧，正好将这些看似零散的文章所有串起来。

以下，我写了一个类，里面使用了 property 将 math 变成了类实例的属性

class Student:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

 @property
    def math(self):
        return self._math

 @math.setter
    def math(self, value):
        if 0 <= value <= 100:
            self._math = value
        else:
            raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")
复制代码

为何说 property 底层是基于描述符协议的呢？经过 PyCharm 点击进入 property 的源码，很惋惜，只是一份相似文档同样的伪源码，并无其具体的实现逻辑。

不过，从这份伪源码的魔法函数结构组成，能够大致知道其实现逻辑。

这里我本身经过模仿其函数结构，结合「描述符协议」来本身实现类 property 特性。

代码以下：

class TestProperty(object):

    def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):
        self.fget = fget
        self.fset = fset
        self.fdel = fdel
        self.__doc__ = doc

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        print("in __get__")
        if obj is None:
            return self
        if self.fget is None:
            raise AttributeError
        return self.fget(obj)

    def __set__(self, obj, value):
        print("in __set__")
        if self.fset is None:
            raise AttributeError
        self.fset(obj, value)

    def __delete__(self, obj):
        print("in __delete__")
        if self.fdel is None:
            raise AttributeError
        self.fdel(obj)


    def getter(self, fget):
        print("in getter")
        return type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)

    def setter(self, fset):
        print("in setter")
        return type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)

    def deleter(self, fdel):
        print("in deleter")
        return type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)
复制代码

而后 Student 类，咱们也相应改为以下

class Student:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    # Python学习交流QQ群：857662006 
    # 其实只有这里改变
 @TestProperty
    def math(self):
        return self._math

 @math.setter
    def math(self, value):
        if 0 <= value <= 100:
            self._math = value
        else:
            raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")
复制代码

为了尽可能让你少产生一点疑惑，我这里作两点说明：

使用TestProperty装饰后，math 再也不是一个函数，而是TestProperty类的一个实例。因此第二个math函数可使用 math.setter 来装饰，本质是调用TestProperty.setter 来产生一个新的 TestProperty 实例赋值给第二个math。

第一个 math 和第二个 math 是两个不一样 TestProperty 实例。但他们都属于同一个描述符类（TestProperty），当对 math 对于赋值时，就会进入 TestProperty.__ set__，当对math 进行取值里，就会进入 TestProperty.__ get__。仔细一看，其实最终访问的仍是Student实例的 _math 属性。

说了这么多，仍是运行一下，更加直观一点。

# 运行后，会直接打印这一行，这是在实例化 TestProperty 并赋值给第二个math
in setter
>>>
>>> s1.math = 90
in __set__
>>> s1.math
in __get__
90
复制代码

如对上面代码的运行原理，有疑问的同窗，请务必结合上面两点说明加以理解，那两点至关关键。

11. 其余装饰器：装饰器实战

读完并理解了上面的内容，你能够说是Python高手了。别怀疑，自信点，由于不少人都不知道装饰器有这么多用法呢。

在我看来，使用装饰器，能够达到以下目的：

使代码可读性更高，逼格更高；

代码结构更加清晰，代码冗余度更低；

恰好我在最近也有一个场景，能够用装饰器很好的实现，暂且放上来看看。

这是一个实现控制函数运行超时的装饰器。若是超时，则会抛出超时异常。

有兴趣的能够看看。

import signal

class TimeoutException(Exception):
    def __init__(self, error='Timeout waiting for response from Cloud'):
        Exception.__init__(self, error)


def timeout_limit(timeout_time):
    def wraps(func):
        def handler(signum, frame):
            raise TimeoutException()

        def deco(*args, **kwargs):
            signal.signal(signal.SIGALRM, handler)
            signal.alarm(timeout_time)
            func(*args, **kwargs)
            signal.alarm(0)
        return deco
    return wraps
复制代码

以上，即是我对装饰器的全部分享。