别院牧志知识库
佚名
2020-08-29
目录

Python 装饰器✨

# 介绍

Python 2.2 开始提供了装饰器（decorator），装饰器作为修改函数的一种便捷方式，为程序员编写程序提供了便利性和灵活性，适当使用装饰器，能够有效的提高代码的可读性和可维护性，然而，装饰器并没有被广泛的使用，主要还是因为大多数人并不理解装饰器的工作机制。

本文首先介绍了装饰器的概念和用法（第 2 节），然后介绍了装饰器使用过程中的注意事项（第 3 节），之后讨论了装饰器的使用场景和注意事项（第 4 节），最后提供了一些装饰器的学习素材（第 5 节）。

# 装饰器

装饰器本质上就是一个函数，这个函数接收其他函数作为参数传递，并将其以一个新的修改后的函数进行嵌套。概念比较抽象，一起来看两个装饰器的例子。

# 装饰器的概念

考虑这样一组函数，它们在被调用时需要对某些参数进行检查，在本例中，需要对用户名进行检查，以判断用户是否有相应的权限进行某些操作。

class Store(object):
    def get_food(self, username, food):
        if username != 'admin':
            raise Exception("This user is not allowed to get food")
        return self.storage.get(food)

    def put_food(self, username, food):
        if username != 'admin':
            raise Exception("This user is not allowed to put food")
        self.storage.put(food)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

显然，代码有重复，作为一个有追求的工程师，我们严格遵守 DRY(Don’t repeat yourself)原则，于是，代码被改写成了程序清单 2 这样：

    def check_is_admin(username):
        if username != 'admin':
            raise Exception("This user is not allowed to get food")

    class Store(object):
        def get_food(self, username, food):
            check_is_admin(username)
            return self.storage.get(food)

        def put_food(self, username, food):
            check_is_admin(username)
            return self.storage.put(food)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

现在代码整洁一点了，但是，有装饰器能够做的更好：

    def check_is_admin(f):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if kwargs.get('username') != 'admin':
                raise Exception("This user is not allowed to get food")
            return f(*arg, **kargs)
        return wrapper

    class Storage(object):
        @check_is_admin
        def get_food(self, username, food):
            return self.storage.get(food)

        @check_is_admin
        def put_food(self, username, food):
            return storage.put(food)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

上面这段代码就是使用装饰器的典型例子：函数里面定义了一个函数，并将定义的这个函数作为返回值。这个例子足够简单，所以它的好处也不够明显，但是，却可以很好的演示装饰器的语法。

即使这样，我们也可以说，程序清单 3 比程序清单 2 更好，因为程序清单 3 能够将条件检查与具体逻辑分隔开来。在本例中，check_is_admin只是预检查，它的重要性不如具体的业务逻辑。我们将业务逻辑看做是这段程序的”重点”的话，那么，程序清单 3 一眼看过去就能看到”重点”，而程序清单 2 则不能，需要简单的思考（转个弯）才能区分条件检查和业务逻辑。当然，你可能觉得这没什么，但是，作为一名有追求的工程师，我们希望我们写出的代码能和散文一样优美。

# 装饰器的本质

前面说过，装饰器本质上就是一个函数，这个函数接收其他函数作为参数，并将其以一个新的修改后的函数进行替换。下面这个例子能够更好地理解这句话。

    def bread(func):
        def wrapper():
            print "</''''''\>"
            func()
            print "</______\>"
        return wrapper

    sandwich_copy = bread(sandwich)
    sandwich_copy()
1
2
3
4
5
6
7
8
9

输出结果如下：

    </''''''\>
    --ham--
    </______\>
1
2
3

分析如下： bread 是一个函数，它接受一个函数作为参数，然后返回一个新的函数，新的函数对原来的函数进行了一些修改和扩展，且这个新函数可以当做普通函数进行调用。

下面这段代码和程序清单 4 输出结果一摸一样，只是用了 python 提供的装饰器语法，看起来更加简单直接。

    def bread(func):
        def wrapper():
            print "</''''''\>"
            func()
            print "</______\>"
        return wrapper

    @bread
    def sandwich(food="--ham--"):
        print food
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

到这里，我们应该已经能够理解装饰器的作用和用法了，再强调一遍：装饰器本质上就是一个函数，这个函数接收其他函数作为参数，并将其以一个新的修改后的函数进行替换

# 使用装饰器需要注意的地方

我们在上一节中演示了装饰器的用法，可以看到，装饰器其实很好理解，也非常简单。但是，要用好装饰器，还有一些我们需要注意的地方，这一节就对这些需要注意的地方进行了讨论，首先讨论了在使用装饰器的情况下，如何保留原有函数的属性(见 3.1 节)；然后讨论了如何实现一个更加智能的装饰器；之后讨论了使用多个装饰器时，各个装饰器的调用顺序(见 3.3 节)；最后说明了如何给装饰器传递参数(见 3.4 节)。

# 函数的属性变化

装饰器动态创建的新函数替换原来的函数，但是，新函数缺少很多原函数的属性，如 docstring 和名字。

    def is_admin(f):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if kwargs.get("username") != 'admin':
                raise Exception("This user is not allowed to get food")
            return f(*args, **kwargs)
        return wrapper

    def foobar(username='someone'):
        """Do crazy stuff"""
        pass

    @is_admin
    def barfoo(username='someone'):
        """Do crazy stuff"""
        pass

    def main():
        print(foobar.func_doc)
        print(foobar.__name__)

        print(barfoo.func_doc)
        print(barfoo.__name__)

    if __name__ == '__main__':
        main()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

程序清单 6 的输出结果：

    Do crazy stuff
    foobar

    None
    wrapper
1
2
3
4
5

程序清单 6 中，我们定义了两个函数foobar与barfoo，其中，barfoo使用装饰器进行了封装，我们获取foobar与barfoo的 docstring 和函数名字，可以看到，使用了装饰器的函数，不能够正确获取函数原有的 docstring 与名字，为了解决这个问题，可以使用 python 内置的 functools 模块。

import functools

def is_admin(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if kwargs.get("username") != 'admin':
            raise Exception("This user is not allowed to get food")
        return f(*arg, **kwargs)
    return wrapper
1
2
3
4
5
6
7
8
9

我们只需要增加一行代码，就能够正确地获取函数的属性。

此外，我们也可以像下面这样：

def is_admin(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if kwargs.get("username") != 'admin':
            raise Exception("This user is not allowed to get food")
        return f(*args, **kwargs)
    return functools.wraps(f)(wrapper) # important
1
2
3
4
5
6

当然，个人推荐第一种方法，因为第一种方法可读性更强。

# 使用 inspect 获取函数参数

下面看一下程序清单 8,它是否会正确输出结果呢？

# **程序清单8**

    import functools

    def check_is_admin(f):
        @functools.wraps(f)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print kwargs
            if kwargs.get('username') != 'admin':
                raise Exception("This user is not allowed to get food")
            return f(*args, **kwargs)
        return wrapper


    @check_is_admin
    def get_food(username, food='chocolate'):
        return "{0} get food: {1}".format(username, food)


    def main():
        print get_food('admin')

    if __name__ == '__main__':
        main()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

程序清单 8 会抛出一个异常，因为我们传入的admin是一个位置参数，而我们却用关键字参数(kwargs)获取用户名，因此，kwargs.get('username')返回 None，所以，权限检查发现，用户没有相应的权限，抛出异常。

为了提供一个更加智能的装饰器，我们需要使用 python 的 inspect 模块。inspect 能够取出函数的签名，并对其进行操作，如下所示：

# **程序清单9**

    import functools
    import inspect

    def check_is_admin(f):
        @functools.wraps(f)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            func_args = inspect.getcallargs(f, *args, **kwargs)
            print func_args
            if func_args.get('username') != 'admin':
                raise Exception("This user is not allowed to get food")
            return f(*args, **kwargs)
        return wrapper


    @check_is_admin
    def get_food(username, food='chocolate'):
        return "{0} get food: {1}".format(username, food)


    def main():
        print get_food('admin')

    if __name__ == '__main__':
        main()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26

承担主要工作的函数是 inspect.getcallargs，它返回一个将参数名字和值作为键值对的字典，这程序清单 7 中，这个函数返回{'username':'admin', 'food':'chocolate'}。这意味着我们的装饰器不必检查参数 username 是基于位置的参数还是基于关键字的参数，而只需在字典中查找即可。

# 多个装饰器的调用顺序

多个装饰器的调用顺序也很好理解，我们以 stackoverflow 上的这个 (opens new window)问题为例进行说明。

  • 问题
How can I make two decorators in Python that would do the following?

@makebold
@makeitalic
def say():
   return "Hello"
which should return

<b><i>Hello</i></b>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
  • 答案
def makebold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped

def makeitalic(fn):
    def wrapped():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapped

@makebold
@makeitalic
def hello():
    return "hello world"

print hello() ## returns <b><i>hello world</i></b>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
  • 分析

我们在 2.2 节说过，装饰器就是在外层进行了封装：

@bread
sandwich()

sandwich_copy = bread(sandwich)
1
2
3
4

那么，封装两层可以像这样理解：

@makebold
@makeitalic
hello()

hello-copy = makebold(makeitalic(helo))
1
2
3
4
5

因此，这样理解以后，对于多个装饰器的调用顺序，就不再有疑问了。

# 给装饰器传递参数

下面通过一个官方的例子 (opens new window)来看如何给装饰器传递参数。官方介绍了一个非常有用的装饰器，即设置超时器。如果函数调用超时，则抛出异常。

# **程序清单10**

def timeout(seconds, error_message = 'Function call timed out'):
    def decorated(func):
        def _handle_timeout(signum, frame):
            raise TimeoutError(error_message)

        def wrapper(*args, **kwargs):
            signal.signal(signal.SIGALRM, _handle_timeout)
            signal.alarm(seconds)
            try:
                result = func(*args, **kwargs)
            finally:
                signal.alarm(0)
            return result

        return functools.wraps(func)(wrapper)

    return decorated
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

使用方法如下：

import time

@timeout(1, 'Function slow; aborted')
def slow_function():
    time.sleep(5)
1
2
3
4
5

对应于我们这篇博客一直讨论的例子，传递参数的代码如下所示：

# **程序清单11**

def is_admin(admin='admin'):
    def decorated(f):
        @functools.wraps(f)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if kwargs.get("username") != admin:
                raise Exception("This user is not allowed to get food")
            return f(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorated


@is_admin(admin='root')
def barfoo(username='someone'):
    """Do crazy stuff"""
    print '{0} get food'.format(username)


if __name__ == '__main__':
    barfoo(username='root')
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

# 装饰器的使用场景与缺点

# 装饰器的使用场景

装饰器虽然语法比较复杂，但是，在一些场景下，也确实比较有用。包括：

  • 注入参数（提供默认参数，生成参数）
  • 记录函数行为（日志、缓存、计时什么的）
  • 预处理／后处理（配置上下文什么的）
  • 修改调用时的上下文（线程异步或者并行，类方法）

下面这个例子演示了上面提到的 3 中情况，如下所示：

# **程序清单12**

def benchmark(func):
    """
    A decorator that prints the time a function takes
    to execute.
    """
    import time
    def wrapper(*args, **kwargs):
        t = time.clock()
        res = func(*args, **kwargs)
        print func.__name__, time.clock()-t
        return res
    return wrapper


def logging(func):
    """
    A decorator that logs the activity of the script.
    (it actually just prints it, but it could be logging!)
    """
    def wrapper(*args, **kwargs):
        res = func(*args, **kwargs)
        print func.__name__, args, kwargs
        return res
    return wrapper


def counter(func):
    """
    A decorator that counts and prints the number of times a function has been executed
    """
    def wrapper(*args, **kwargs):
        wrapper.count += 1
        res = func(*args, **kwargs)
        print("{0} has been used: {1}x".format(func.__name__, wrapper.count))
        return res
    wrapper.count = 0
    return wrapper

@counter
@benchmark
@logging
def reverse_string(string):
    return str(reversed(string))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45

关于装饰器的例子，官方列出了一个长长的列表，这里很多代码可以直接拿来使用，如果需要详细地了解装饰器的使用场景，可以学习一下这份列表 (opens new window)。

# 装饰器有哪些缺点

在我们目前的实际项目中，装饰器使用还不够多，所以没有积累很多的经验，下面是国外大神给出的装饰器的缺点 (opens new window)，以供参考：

  • Decorators were introduced in Python 2.4, so be sure your code will be run on >= 2.4.
  • Decorators slow down the function call. Keep that in mind.
  • You cannot un-decorate a function. (There are hacks to create decorators that can be removed, but nobody uses them.) So once a function is decorated, it’s decorated for all the code.
  • Decorators wrap functions, which can make them hard to debug.

# 推荐阅读

建议结合 Python 闭包理解 阅读

本文较为全面地介绍了装饰器的用法，也给出了装饰器的使用场景和缺点。如果还需要进一步的学习装饰器，可以了解一下下面这几份资料：

编辑 (opens new window)
#装饰器#面试
上次更新: 2024-07-23, 01:00:43
Python 中的元类
Python 缓存机制与 functools.lru_cache

← Python 缓存机制与 functools.lru_cache→

最近更新
01
2025 面试记录
05-28
02
提升沟通亲和力的实用策略
03-26
03
工作
07-15
更多文章>
Theme by Vdoing | Copyright © 2019-2025 IMOYAO | 别院牧志