怎么在Python装饰器中自定义功能呢？用这种方法让你“随心所欲”

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今天是Python专题的第14篇文章，咱们继续装饰器的话题，来看看怎么给装饰器包装方法，实现更多灵活的操做。

在以前的文章当中，咱们实现了对装饰器赋予参数，从而能够经过传入不一样的参数来控制装饰器中的逻辑。这样作能够大大地增长装饰器的灵活性，可是仍然不足以解决全部的问题。

若是咱们面临一个变更很频繁的业务，之后也许须要加上一些当前想不到的逻辑，这个时候就没有办法仅仅经过参数来控制了。那么有没有办法不只仅是传入参数，而是能够给装饰器添加不一样的逻辑呢？

固然是有的，可是这个操做比较复杂，让咱们抽丝剥茧，一点一点来吃透它。

setattr和getattr操做

首先咱们来看下setattr和getattr这两个方法，attr是attribute的缩写，也就是属性的意思。咱们搞明白了这个单词的意思以后就简单了，根据字面能够理解到，这两个方法一个是设置属性一个是获取属性。

是的，就是这么简单，没错。

其中getattr尤为简单，基本上等价于使用.去获取属性。

咱们来看一个最简单的例子，咱们先建立一个类，而后给它附上一个属性。

class A:
 def __init__(self):  self.name = 'hello' 复制代码

以后，咱们可使用getattr方法去得到它的name属性：

a = A()
getattr(a, 'name') 复制代码

有get天然就有set，咱们也能够经过setattr为它附上新的属性。第二个参数是新增的属性名称，第三个参数是属性的值。

setattr(a, 'age', 18)
复制代码

这样，当咱们去执行a.age的时候，就会得到18。这里要注意的是，咱们只是单纯地为a这个实例建立了新的属性，并无更改A这个类中的定义。因此其余A这个类的实例并不会受到影响，另外若是咱们将多个值赋值给了同一个属性名会发生覆盖，也就是后面的覆盖前面的。

属性这个词在Python中的定义是比较宽泛的，除了变量能够称做是属性，函数也同样能够做为属性。也就是说咱们除了能够添加一个变量以外，也能够添加一个函数。

咱们来看个例子：

def print_log():
 print('This is a log') 复制代码

这是一个简单的demo方法，咱们经过setattr将它赋值给实例a，那么咱们就能够在实例a中调用它了。

不只仅如此，类也同样能够经过setattr方法设置。

理解了setattr和getattr的用法以后，咱们不由有一个问题，咱们经过.操做不香吗，为何还要搞一个setattr和getattr出来呢？

若是咱们本身写代码写着玩，固然是用.操做更方便，但若是是实际的开发场景。颇有可能咱们须要添加的属性的名称是个变量，而不是写死的，也就是说是可配置的。这个时候就不能经过.了，咱们考虑问题的时候不能仅仅从功能入手，也须要思考一下它的使用场景。

为装饰器定义属性

setattr咱们都已经熟悉了，接下来回到正题。Python当中一切都是对象，一样函数也是对象。既然函数也是对象，那么咱们就能够给函数也设置属性。装饰器的本质就是函数，因此咱们能够给装饰器内包装的函数也设置属性，为了方便你们理解，我先不用setattr，让你们看看单纯的带属性的装饰器是什么样的。

def decorate(func):
 logmsg = func.__name__   @wraps(func)  def wrapper(*args, **kwargs):  print(logmsg)  return func(*args, **kwargs)   def set_message(newmsg):  nonlocal logmsg  logmsg = newmsg   wrapper.set_message = set_message  return wrapper 复制代码

若是咱们把set_message这个方法拿掉的话，它就是一个普普统统的装饰器。set_message方法当中，咱们使用nonlocal关键字修改了logmsg这个变量的值，而这个值会在装饰器的包装函数当中用到。也就是说咱们经过调用set_message方法，能够修改这个装饰器的运行结果和逻辑。

这里，咱们没用装饰器，而是简单地使用了.关键字来对它进行了赋值。仍是和以前说的同样，这样固然是能够的，可是若是咱们想要配置这个name就作不到了。最多见的场景就是区分线上和测试环境，一种作法是在接口的名字以前加上一个标识，好比线上是online，测试环境是test或者是dev。经过这种方法区分不一样环境的逻辑。

因此比较好的方法是将这个逻辑也写成一个装饰器，将被包装的方法做为参数传入。若是你看明白了上一篇文章，熟悉装饰器传参的话，这段代码对你来讲应该很简单。

def attach(obj):
 @wraps(obj)  def wrapper(func):  setattr(obj, func.__name__, func)  return func  return wrapper 复制代码

有了attach这个装饰器以后，咱们只须要给set_message这个方法加上注解，将被包装的函数做为参数传入便可。

 @attach(wrapper)
 def set_message(newmsg):  nonlocal logmsg  logmsg = newmsg 复制代码

若是只是想要实现功能，而不追求规范的话，可使用partial来简化代码，减小它的层次结构：

def attach(obj, func=None):
 if func is None:  return partial(attach_wrapper, obj)  setattr(obj, func.__name__, func)  return func 复制代码

这样写也是能够work的，只要熟悉partial的用法，应该也不难理解。

让函数随心所欲

若是你是一个程序员，你面临一个变更很频繁的业务，你没法预知以后的需求状况，想要代码有足够大的机动余地，这个时候能够利用强大的setattr给程序留一个“后门”，方便后面临时修改。

具体的作法其实很简单，咱们在装饰器当中定义一个dict，用来存储自定义的函数。再实现一个set_func方法将自定义的函数存储进这个dict当中，只有就能够经过参数，在不修改装饰器的状况下自由变动装饰器内的逻辑了。

咱们来看代码：

def decorate(func):
 func_dict = {}   @wraps(func)  def wrapper(*args, **kwargs):  # 经过key来选择应该调用哪个函数做为装饰器的逻辑  if kwargs.get('key') is not None:  func_dict[kwargs['key']](*args, **kwargs)  return func(*args, **kwargs)   # 将函数名和函数做为参数传入，存储在dict中  @attach(wrapper)  def set_func(func_name, func):  nonlocal func_dict  func_dict[func_name] = func   return wrapper 复制代码

咱们再来看一个使用的例子：

def test(*args, **kw):
 print('test') add.set_func('test', test) add(3, 4, key='test') 复制代码

这样，咱们就把test方法中的逻辑放入了装饰器当中，只有咱们须要，咱们还能够写出其余的方法，来自定义咱们对装饰器的需求，而又不须要修改装饰器内部的逻辑。不只如此，咱们还能够在主体函数的先后都加上这样的逻辑，真的能够说是随心所欲了。

固然通常状况下咱们用不到这样的骚操做，可是可以写出来或者说看懂这样的功能，那就说明关于装饰器的理解已经算是入门了。

结尾

装饰器能够说是函数式编程在Python当中最重要的使用渠道，在许多Python工具和框架当中大量使用。其实咱们学习的并不只仅是装饰器的一两种奇淫技巧，也是函数式编程的一些思想和理念。当咱们将这些理念理解深入了以后，不只仅是Python，一样能够在许多其余的领域得到日新月异的进步。

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