py10 装饰器
装饰器
装饰器就是闭包函数的一种应用场景javascript
为什么要用装饰器
开放封闭原则：对修改封闭，对扩展开放html
什么是装饰器java
装饰器他人的器具，自己能够是任意可调用对象，被装饰者也能够是任意可调用对象。python
强调装饰器的原则：1 不修改被装饰对象的源代码 2 不修改被装饰对象的调用方式git
装饰器的目标：在遵循1和2的前提下，为被装饰对象添加上新功能github
装饰器的使用flask
函数不固定参数，装饰器的使用session
import time
def timmer(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
start_time=time.time()
res=func(*args,**kwargs)
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
return res
return wrapper
@timmer # 至关于 foo = timmer（foo）
def foo():
time.sleep(2)
print('from foo')
@timmer # 至关于 foo = timmer（foo）
def foo1(name):
time.sleep(2)
print('from foo', name)
foo()
foo1('weilianxin')
上述的foo通过装饰器装饰后，foo已经至关于wrapper，foo1亦是如此，因此运行foo和foo1至关于运行wrapper，传参也是向wrapper传参。闭包
foo1给timmer(func):，name给了wrapper(*args,**kwargs):，而后传给res=func(*args,**kwargs),原foo1如有返回值，则传给resapp
有参装饰器的使用
当装饰器带有多个参数的时候, 装饰器函数就须要多加一层嵌套，若是不调用被装饰函数，能够很少加一层（只写两层）:
def auth(auth_type):
print("auth func:", auth_type)
def outer_wrapper(func):
print('123456')
def wrapper(*args, **kwargs):
print("wrapper func args:", *args, **kwargs)
if auth_type == "local":
username = input("Username:").strip()
password = input("Password:").strip()
if user == username and passwd == password:
print("\033[32;1mUser has passed authentication\033[0m")
res = func(*args, **kwargs) # from home
print("---after authenticaion ")
return res
else:
exit("\033[31;1mInvalid username or password\033[0m")
elif auth_type == "ldap":
print("搞毛线ldap,不会。。。。")
return wrapper
return outer_wrapper
@auth(auth_type="local") # home = wrapper()
def home():
print("welcome to home page")
return "from home"
@auth(auth_type="ldap")
def bbs():
print("welcome to bbs page")
print('===============',home()) # wrapper()
# bbs()
至关于xx = auth（"local"） home = xx（home）--简单说就是先执行最外层函数，而后剩下和以前同样
正常一层为@timer------（@函数名），两层的时候auth（auth_type="local"）返回内层wrapper函数名，也就是至关于@wrapper
auth_type="local"会传参给auth(auth_type)，home传给outer_wrapper(func)，home如有参数则相似上一种，继续往里传。
又如flask源码中的:
def route(self, rule, **options):
"""Like :meth:`Flask.route` but for a blueprint. The endpoint for the
:func:`url_for` function is prefixed with the name of the blueprint.
"""
def decorator(f):
endpoint = options.pop("endpoint", f.__name__)
self.add_url_rule(rule, endpoint, f, **options)
return f
return decorator
flask的蓝图route源码中的装饰器, 最内层直接返回return f 并无多加一层处理的函数, 在无需对被装饰函数进行过多处理的时候这是较为方便的作法. route源码中只是对装饰器参数进行了处理.
注意：
装饰器中函数上面的@fun在解释器走到函数定义时会运行代码，运行外层函数：
import time
def timer(func):
print('adfadsfasf')
def deco(*args, **kwargs):
start = time.time()
func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print("time is", end-start)
return deco
@timer # test1 = timer(test1)
def test1():
time.sleep(3)
print("it is test1")
@timer
def test2():
time.sleep(3)
print("it is test2")
@timer
def test3(name):
time.sleep(1)
print("it is test3", name)
# test1 = timer(test1)
# test1()
# test2()
# test3("weilianxin")
pass
在调用语句被注释后，依然执行了@timmer，执行了外层函数，输出了三行
adfadsfasf
adfadsfasf
adfadsfasf
多装饰器
多个装饰器的原则：（极其重要）
装饰器的加载顺序是：由下而上，装饰器的执行顺序是：由上而下。
执行从上至下，按顺序执行时，遇到fun（被装饰函数的调用）才会跳转到另外一个装饰器继续执行（由于能够别的装饰器函数里也有fun），可是遇到第一个return就直接返回了，无论别的装饰器有没有执行成。
要点说明：
def bold(fun):
print('----a----')
def inner1():
print('----1----')
fun()
print('----1111----')
return "11111111111111"
return inner1
def italic(fun):
print('----b----')
def inner2():
print('----2----')
fun()
print('----2222----')
return "2222222222222"
return inner2
@bold
@italic
def test():
print("123456")
return 'hello python decorator'
ret = test()
print(ret)
装饰器的加载顺序是：由下而上，装饰器的执行顺序是：由上而下，遇到第一个fun（）跳转到下一个装饰器，遇到第一个return返回，结果以下：
----b---- ----a---- ----1---- ----2---- # 前四行是顺序 123456 # fun()执行 ----2222---- ----1111---- 11111111111111 # 第一个return
上面的例子是简单的说明要点的重要性
要点说明2：
def bold(fun):
print('----a----')
def inner1():
print('----1----')
# fun()
# print('----1111----')
return fun()
# return fun()至关于fun() 而后return None，由于不写return和return None效果同样，因此这句话就至关于执行fun，return能够忽略
return inner1
def italic(fun):
print('----b----')
def inner2():
print('----2----')
# fun()
# print('----2222----')
return "222222222222"
return inner2
def line(fun):
print('----c----')
def inner3():
print('----3----')
# fun()
# print('----3333----')
return fun()
return inner3
@bold
@italic
@line
def test():
print("123456")
return 'hello python decorator'
ret = test()
print(ret)
在第一个装饰器中遇到fun()跳转到第二个装饰器执行，遇到return返回，下面的都不执行，结果以下：
----c---- ----b---- ----a---- ----1---- ----2---- 222222222222
注意，return fun()至关于fun()，能够理解成先执行fun() 而后return None，由于不写return和return None效果同样，因此这句话就至关于执行fun，return能够忽略
要点说明三：
def bold(fun):
print('----a----')
def inner1():
print('----1----')
return '1111111111111'
return inner1
def italic(fun):
print('----b----')
def inner2():
print('----2----')
return fun()
# return fun()至关于fun() 而后return None，由于不写return和return None效果同样，因此这句话就至关于执行fun，return能够忽略
return inner2
def line(fun):
print('----c----')
def inner3():
print('----3----')
return inner3
@bold
@italic
@line
def test():
print("123456")
return 'hello python decorator'
ret = test()
print(ret)
这里遇到第一个return就已经返回，下面的fun都不执行，结果以下：
----c---- ----b---- ----a---- ----1---- 1111111111111
若是你理解了，能够看看flask的登录验证装饰器放置的位置在上好仍是在下好
flask登录验证装饰器和路由装饰器：
from flask import Flask, render_template, request, redirect, session, url_for
app = Flask(__name__)
app.debug = True
app.config['SECRET_KEY'] = '123456'
app.config.from_object("settings.DevelopmentConfig")
USERS = {
1: {'name': '张桂坤', 'age': 18, 'gender': '男',
'text': "当眼泪掉下来的时候，是真的累了， 其实人生就是这样: 越不过的无奈，听不完的谎话，看不透的人心放不下的牵挂，经历不完的酸甜苦辣，这就是人生，这就是生活。"},
2: {'name': '主城', 'age': 28, 'gender': '男',
'text': "高中的时候有一个同窗家里穷，每顿饭都是膜膜加点水，有时候吃点咸菜，咱们六科老师天天下课都叫他去办公室回答问题背诵课文，而后说太晚啦一块儿吃个饭，后来他考上了人大，拿到通知书的时候给每一个老师磕了一个头"},
3: {'name': '服城', 'age': 18, 'gender': '女',
'text': "高中的时候有一个同窗家里穷，每顿饭都是膜膜加点水，有时候吃点咸菜，咱们六科老师天天下课都叫他去办公室回答问题背诵课文，而后说太晚啦一块儿吃个饭，后来他考上了人大，拿到通知书的时候给每一个老师磕了一个头"},
}
def wapper(func):
def inner(*args, **kwargs):
user = session.get('user_info')
if not user:
return redirect("/login")
return func(*args, **kwargs)
return inner
@app.route('/detail/<int:nid>', methods=['GET'], endpoint='l0') # 配置动态url
@wapper
def detail(nid):
user = session.get('user_info')
if not user:
return redirect('/login')
info = USERS.get(nid) # 获取动态url
return render_template('detail.html', info=info)
@app.route('/index', methods=['GET'])
def index():
user = session.get('user_info')
if not user:
# return redirect('/login')
url = url_for('l1') # url_for能够进行反向解析
return redirect(url)
return render_template('index.html', user_dict=USERS)
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'], endpoint='l1') # endpoint设置url别名
def login():
if request.method == "GET":
return render_template('login.html')
else:
# request.query_string
user = request.form.get('user')
pwd = request.form.get('pwd')
if user == 'alex' and pwd == '123':
session['user_info'] = user # 设置session
# return redirect('http://www.luffycity.com')
return redirect('/index')
return render_template('login.html', error='用户名或密码错误')
if __name__ == '__main__':
app.run()
"""
对象后面加括号调用对象的call方法，
run()：
from werkzeug.serving import run_simple
run_simple(host, port, self, **options)
run_simple()的第三个参数是self，是上面实例化的app，因此对象()调用的是对象的call方法
def __call__(self, environ, start_response):
# environ，是请求相关，start_response是响应相关
return self.wsgi_app(environ, start_response)
"""
'''路由：
def route(self, rule, **options):
"""Like :meth:`Flask.route` but for a blueprint. The endpoint for the
:func:`url_for` function is prefixed with the name of the blueprint.
"""
def decorator(f):
endpoint = options.pop("endpoint", f.__name__)
self.add_url_rule(rule, endpoint, f, **options) # 路由最关键的就是执行这句话
return f
return decorator
'''
这里的wrapper装饰器只能放在route装饰器下面，由于wrapper装饰器在if not user时，会直接return，这样，后面的路由就没法添加了，suoyi只能在下面，在下面也有问题，由于wrapper装饰后，函数名变成了inner，这样不少函数名都变成inner，endpoint会重复，因此要指定一下，或者使用装饰器修复。
类的装饰器
介绍如何使用Python的装饰器装饰一个类的方法，同时在装饰器函数中调用类里面的其余方法。以捕获一个方法的异常为例来进行说明。
def catch_exception(origin_func):
def wrapper(self, *args, **kwargs):
try:
u = origin_func(self, *args, **kwargs)
return u
except Exception:
self.revive() #不用顾虑，直接调用原来的类的方法
return 'an Exception raised.'
return wrapper
class Test(object):
def __init__(self):
pass
def revive(self):
print('revive from exception.')
# do something to restore
@catch_exception
def read_value(self):
print('here I will do something.')
# do something.
test = Test()
test.read_value()
注意装饰器是写在类的定义外面的
装饰器补充：functools.wraps
functools.wraps的做用：
咱们在使用 Decorator 的过程当中，不免会损失一些本来的功能信息（.__name__等）。直接拿 stackoverflow 里面的栗子
而functools.wraps 则能够将原函数对象的指定属性复制给包装函数对象, 默认有 __module__、__name__、__doc__,或者经过参数选择。代码以下：
from functools import wraps
def logged(func):
@wraps(func)
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
@logged
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
print f.__name__ # prints 'f'
print f.__doc__ # prints 'does some math'
functools.wraps原理解析
预备知识
在了解wraps修饰器以前，咱们首先要了解partial和update_wrapper这两个函数，由于在wraps的代码中，用到了这两个函数。
partial
首先说partial函数，在官方文档的描述中，这个函数的声明以下：functools.partial(func, *args, **keywords)。它的做用就是返回一个partial对象，当这个partial对象被调用的时候，就像经过func(*args, **kwargs)的形式来调用func函数同样。若是有额外的 位置参数(args) 或者 关键字参数(*kwargs) 被传给了这个partial对象，那它们也都会被传递给func函数，若是一个参数被屡次传入，那么后面的值会覆盖前面的值。
我的感受这个函数很像C++中的bind函数，都是把某个函数的某个参数固定，从而构造出一个新的函数来。好比下面这个例子：
from functools import partial
def add(x:int, y:int):
return x+y
# 这里创造了一个新的函数add2，只接受一个整型参数，而后将这个参数统一加上2
add2 = partial(add, y=2)
add2(3) # 这里将会输出5
这个函数是使用C而不是Python实现的，可是官方文档中给出了Python实现的代码，以下所示，你们能够进行参考：
def partial(func, *args, **keywords):
def newfunc(*fargs, **fkeywords):
newkeywords = keywords.copy()
newkeywords.update(fkeywords)
return func(*args, *fargs, **newkeywords)
newfunc.func = func
newfunc.args = args
newfunc.keywords = keywords
return newfunc
update_wrapper
接下来，咱们再来聊一聊update_wrapper这个函数，顾名思义，这个函数就是用来更新修饰器函数的，具体更新些什么呢，咱们能够直接把它的源码搬过来看一下：
WRAPPER_ASSIGNMENTS = ('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__',
'__annotations__')
WRAPPER_UPDATES = ('__dict__',)
def update_wrapper(wrapper,
wrapped,
assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,
updated = WRAPPER_UPDATES):
for attr in assigned:
try:
value = getattr(wrapped, attr)
except AttributeError:
pass
else:
setattr(wrapper, attr, value)
for attr in updated:
getattr(wrapper, attr).update(getattr(wrapped, attr, {}))
wrapper.__wrapped__ = wrapped
return wrapper
你们能够发现，这个函数的做用就是从 被修饰的函数(wrapped) 中取出一些属性值来，赋值给 修饰器函数(wrapper) 。为何要这么作呢，咱们看下面这个例子。
自定义修饰器v1
首先咱们写个自定义的修饰器，没有任何的功能，仅有文档字符串，以下所示：
def wrapper(f):
def wrapper_function(*args, **kwargs):
"""这个是修饰函数"""
return f(*args, **kwargs)
return wrapper_function
@wrapper
def wrapped():
"""这个是被修饰的函数"""
print('wrapped')
print(wrapped.__doc__) # 输出`这个是修饰函数`
print(wrapped.__name__) # 输出`wrapper_function`
从上面的例子咱们能够看到，我想要获取wrapped这个被修饰函数的文档字符串，可是却获取成了wrapper_function的文档字符串，wrapped函数的名字也变成了wrapper_function函数的名字。这是由于给wrapped添加上@wrapper修饰器至关于执行了一句wrapped = wrapper(wrapped)，执行完这条语句以后，wrapped函数就变成了wrapper_function函数。遇到这种状况该怎么办呢，首先咱们能够手动地在wrapper函数中更改wrapper_function的__doc__和__name__属性，但聪明的你确定也想到了，咱们能够直接用update_wrapper函数来实现这个功能。
自定义修饰器v2
咱们对上面定义的修饰器稍做修改，添加了一句update_wrapper(wrapper_function, f)。
from functools import update_wrapper
def wrapper(f):
def wrapper_function(*args, **kwargs):
"""这个是修饰函数"""
return f(*args, **kwargs)
update_wrapper(wrapper_function, f) # << 添加了这条语句
return wrapper_function
@wrapper
def wrapped():
"""这个是被修饰的函数"""
print('wrapped')
print(wrapped.__doc__) # 输出`这个是被修饰的函数`
print(wrapped.__name__) # 输出`wrapped`
此时咱们能够发现，__doc__和__name__属性已经可以按咱们预想的那样显示了，除此以外，update_wrapper函数也对__module__和__dict__等属性进行了更改和更新。
wraps修饰器
OK，至此，咱们已经了解了partial和update_wrapper这两个函数的功能，接下来咱们翻出wraps修饰器的源码：
WRAPPER_ASSIGNMENTS = ('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__',
'__annotations__')
WRAPPER_UPDATES = ('__dict__',)
def wraps(wrapped,
assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,
updated = WRAPPER_UPDATES):
return partial(update_wrapper, wrapped=wrapped,
assigned=assigned, updated=updated)
没错，就是这么的简单，只有这么一句，咱们能够看出，wraps函数其实就是一个修饰器版的update_wrapper函数，它的功能和update_wrapper是如出一辙的。咱们能够修改咱们上面的自定义修饰器的例子，作出一个更方便阅读的版本。
自定义修饰器v3
from functools import wraps
def wrapper(f):
@wraps(f)
def wrapper_function(*args, **kwargs):
"""这个是修饰函数"""
return f(*args, **kwargs)
return wrapper_function
@wrapper
def wrapped():
"""这个是被修饰的函数
"""
print('wrapped')
print(wrapped.__doc__) # 输出`这个是被修饰的函数`
print(wrapped.__name__) # 输出`wrapped`
至此，我想你们应该明白wraps这个修饰器的做用了吧，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。
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