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谈一谈Python中的装饰器

转载 作者：我是一只小鸟 更新时间：2023-04-16 14:31:32 37 4
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1、装饰器基础介绍

1.1 何为Python中的装饰器？

Python中装饰器的定义以及用途:

装饰器是一种特殊的函数，它可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。装饰器可以用来修改或增强函数的行为，而不需要修改函数本身的代码。在Python中，装饰器通常用于实现AOP（面向切面编程），例如日志记录、性能分析、缓存等。装饰器的语法使用@符号，将装饰器函数放在被装饰函数的定义之前 。

学过设计模式的朋友都知道，设计模式的结构型模式中也有一个叫装饰器模式，那这个和Python中的装饰器有什么不同呢?

设计模式中的装饰器的定义以及用途:

设计模式中的装饰器是一种结构型模式，它可以在不改变原对象的情况下，为对象添加额外的功能。装饰器模式通常用于在运行时动态地为对象添加功能，而不是在编译时静态地为对象添加功能。装饰器模式通常涉及到多个对象之间的协作，而不是单个函数或对象.

因此，Python中的装饰器和设计模式中的装饰器虽然名称相同，但是它们的实现方式和应用场景有很大的不同.

1.2 闭包

那Python种的装饰器是怎么实现的呢？先不用着急，我们先来一起学习学习Python中的闭包.

那什么叫做闭包呢?

闭包是指一个函数和它所在的环境变量的组合，即在函数内部定义的函数可以访问外部函数的变量和参数，即使外部函数已经返回。闭包可以用来实现函数式编程中的柯里化、惰性求值、函数组合等高级特性.

看着上面的文字，是不是感觉有点抽象。我说一说我对闭包的理解 。

闭包是由外部函数和内部函数，内部函数引用到了外部函数定义的变量，外部函数的返回值是内部函数的函数名。对于这样的函数，我们就称为闭包.

好像也有点抽象，我们来看一断代码，就能够理解上面的话了.

                        
                          def my_decorator():  # my_decorator 这个就叫做外部函数
    a = 1
    def inner():  # inner 这个叫做内部函数
        print(a)  # 内部函数引用到了外部函数中定义的变量
    return inner  # 外部函数的返回值是内部函数名

2、函数装饰器的实现

上面讲解了装饰器的定义、用途，还有闭包，那怎么去实现一个装饰器呢？不急，接下来我们一起来学习如何实现装饰器.

装饰器不是说可以不改变一个函数源代码的基础上，给这个函数添加额外的功能吗？那怎么做呢?

接下来，我们就一起实现一个装饰器，来计算函数的执行时间。Let‘s go.

2.1 不使用@实现装饰器

首先，使用闭包定义一个统计函数执行时间的功能.

                        
                          def process_time(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        ret = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("函数的执行时间为:%d" % (end_time-start_time))
        return ret
    return inner

接下来定义一个函数，使用比较来计算函数的执行时间.

                        
                          import time


def process_time(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        ret = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("函数的执行时间为:%d" % (end_time-start_time))
        return ret
    return inner


def test(sleep_time):
    time.sleep(sleep_time)


t1 = process_time(test)
t1(1)
print("------------")
t1(2)

执行结果:

                        
                          函数的执行时间为:1
------------
函数的执行时间为:2

通过上面的代码，我们观察到，我们并没有修改 test 函数的源代码，依旧给 test 函数添加上了统计函数执行时间的功能.

Python中实现上述功能，有更加优雅的方式。下面，我们就一起来看看如何实现的.

2.2 Python中使用语法糖的装饰器(推荐使用) 

                        
                          import time


def process_time(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        ret = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("函数的执行时间为:%d" % (end_time-start_time))
        return ret
    return inner


@process_time
def test(sleep_time):
    time.sleep(sleep_time)


test(1)
print("------------")
test(2)

执行结果:

                        
                          函数的执行时间为:1
------------
函数的执行时间为:2

观察上面的代码变动，发现只有很少的部分修改了.

1、 test 函数上面添加了一行 @process_time .

2、 test 函数的调用方式发生了改变.

其他的并没有发生变化，整个代码看起来也更加清爽了.

提示:

当使用@装饰器时，会自动执行 闭包中的外部函数内容。这个可以自行验证.

当使用@装饰器时，Python解释器为我们做了什么?

当使用@装饰器时，Python解释器会将被装饰的函数作为参数传递给装饰器函数，并将其返回值作为新的函数对象替换原来的函数对象。这样，每次调用被装饰的函数时，实际上是调用了装饰器函数返回的新函数对象.

Python 装饰器 @ 实际上是一种语法糖，它可以让我们在不改变原函数代码的情况下，对函数进行扩展或修改。当我们使用 @ 装饰器时，实际上是将被装饰函数作为参数传递给装饰器函数，然后将装饰器函数的返回值赋值给原函数名。因此，@ 装饰器并不会进行内存拷贝.

通过下面的函数，可以得知， inner 和 test 函数指向的是同一个内存地址.

                        
                          import time


def process_time(func):

    print("func id --->", id(func))

    def inner(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        ret = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("函数的执行时间为:%d" % (end_time - start_time))
        return ret

    print("inner id --->", id(inner))
    return inner


@process_time
def test(sleep_time):
    print("test func id --->", id(test))
    time.sleep(sleep_time)


print("test id --->", id(test))

执行结果:

                        
                          func id ---> 4312377952
inner id ---> 4313983008
test id ---> 4313983008

使用语法糖时，Python解释器底层为我们做了这样的处理.

2.3 多个装饰器的执行顺序

上面的两个例子，都只有一个装饰器，是不是Python只能写一个装饰器呢。其实不是的。主要是为了讲解简单。接下来，我们一起来看看，多个装饰器的执行顺序.

                        
                          def outer_1(func):
    print("coming outer_1")

    def inner_1():
        print("coming inner_1")
        func()
    return inner_1


def outer_2(func):
    print("coming outer_2")

    def inner_2():
        print("coming inner_2")
        func()

    return inner_2


def outer_3(func):
    print("coming outer_3")

    def inner_3():
        print("coming inner_3")
        func()

    return inner_3


@outer_1
@outer_2
@outer_3
def test():
    print("coming test")


test()

执行结果:

                        
                          coming outer_3
coming outer_2
coming outer_1
coming inner_1
coming inner_2
coming inner_3
coming test

outer_3 -> outer_2 -> outer_1 -> inner_1 -> inner_2 -> inner_3 -> 被装饰函数 。

从上面的执行结果，可以得出如下结论:

                        
                          使用多个装饰器装饰函数时，
外部函数的执行顺序是从下到上的。
内部函数的执行顺序是从下往上的。

多个装饰器装饰函数时，Python解释器底层做了啥 。

通过下面这段代码验证 。

                        
                          def outer_1(func):
    print("coming outer_1, func id -->", id(func))

    def inner_1():
        print("coming inner_1")
        func()

    print("inner_1 id -->", id(inner_1))
    return inner_1


def outer_2(func):
    print("coming outer_2, func id -->", id(func))

    def inner_2():
        print("coming inner_2")
        func()

    print("inner_2 id -->", id(inner_2))
    return inner_2


def outer_3(func):
    print("coming outer_3, func id -->", id(func))

    def inner_3():
        print("coming inner_3")
        func()

    print("inner_3 id -->", id(inner_3))
    return inner_3


@outer_1
@outer_2
@outer_3
def test():
    print("coming test")


test()

执行结果:

                        
                          coming outer_3, func id --> 4389102784
inner_3 id --> 4389102928
coming outer_2, func id --> 4389102928
inner_2 id --> 4389103072
coming outer_1, func id --> 4389103072
inner_1 id --> 4389103216
coming inner_1
coming inner_2
coming inner_3
coming test

2.4 带参数的装饰器

该如何实现带参数的装饰器呢，其实原理一样的，我们再定义一个外层函数，外层函数的返回值是内存函数的名称，即引用.

下面我们来看一个例子:

                        
                          def is_process(flag):
    def outer_1(func):
        print("coming outer_1, func id -->", id(func))

        def inner_1():
            print("coming inner_1")
            if flag:
                func()

        print("inner_1 id -->", id(inner_1))
        return inner_1
    return outer_1


@is_process(True)
def test():
    print("coming test")


test()

注意:

  • 我们装饰函数时，装饰器的写法不同了，变成了 @is_process(True) ，这里是调用了 is_process 这个函数

3、函数装饰器的注意点(wraps函数)

猜一猜下面函数会输出什么?

                        
                          def outer_1(func):
    def inner_1():
        print("inner_1, func __name__", func.__name__)
        print("inner_1, func __doc__", func.__doc__)
        func()

    return inner_1


@outer_1
def test():
    """this is test"""
    print("outer_1, func __name__", test.__name__)
    print("outer_1, func __doc__", test.__doc__)


test()

函数执行结果:

                        
                          inner_1, func __name__ test
inner_1, func __doc__ this is test
test, test __name__ inner_1
test, test __doc__ None

注意到没，在test函数体内打印函数的 __name__、__doc__ 属性，居然变成内部函数的了.

这个是为什么呢?

Python装饰器在装饰函数时，会将原函数的函数名、文档字符串、参数列表等属性复制到装饰器函数中，但是装饰器函数并不会复制原函数的所有属性。例如，原函数的 name 属性、 doc 属性、 module 属性等都不会被复制到装饰器函数中.

为了避免这种情况，可以使用functools库中的wraps装饰器来保留原来函数对象的属性。wraps装饰器可以将原来函数对象的属性复制到新的函数对象中，从而避免属性丢失的问题.

                        
                          from functools import wraps


def outer_1(func):

    @wraps(func)
    def inner_1():
        print("inner_1, func __name__", func.__name__)
        print("inner_1, func __doc__", func.__doc__)
        func()

    return inner_1


@outer_1
def test():
    """this is test"""
    print("test, test __name__", test.__name__)
    print("test, test __doc__", test.__doc__)


test()

执行结果:

                        
                          inner_1, func __name__ test
inner_1, func __doc__ this is test
test, test __name__ test
test, test __doc__ this is test

4、类装饰器

上面我们都是使用的函数来实现装饰器的功能，那可不可以用类来实现装饰器的功能呢？我们知道函数实现装饰器的原理是外部函数的参数是被装饰的函数，外部函数返回内部函数的名称。内部函数中去执行被装饰的函数.

那么其实类也是可以用来实现装饰器的，因为当我们为 类 定义了 __call__ 方法时，这个类就成了可调用对象，实例化后可直接调用.

                        
                          class ProcessTime:

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("call")


p = ProcessTime()
p()

4.1 类装饰器的实现 

                        
                          import time


class ProcessTime:

    def __init__(self, func):

        print("coming ProcessTime __init__")
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        print("coming ProcessTime __call__, id(self.func) -->", id(self.func))
        ret = self.func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("ProcessTime 函数的执行时间为:%d" % (end_time - start_time))
        return ret


@ProcessTime
def test(sleep_time):
    time.sleep(sleep_time)
    return "tet"


test(1)

执行结果:

                        
                          coming ProcessTime __init__
coming ProcessTime __call__, id(self.func) --> 4488922160
ProcessTime 函数的执行时间为:1

通过上面的执行结果，我们可以得到， @ProcessTime 的作用是 test = ProcessTime(test) 。又因为 ProcessTime 定义了 __call__ 方法，是可调用对象，所以可以像函数那样直接调用实例化 ProcessTime 后的对象.

这里可以验证，通过注释掉装饰器，手动初始化 ProcessTime 类。得到的结果是一样的.

                        
                          # @ProcessTime
def test(sleep_time):
    time.sleep(sleep_time)
    return "tet"


test = ProcessTime(test)
test(1)

4.2 多个类装饰器的执行顺序

多个类装饰器的执行顺序是怎么样的呢，这里我们也通过代码来进行验证.

                        
                          import time


class ProcessTime:

    def __init__(self, func):

        print("coming ProcessTime __init__", id(self))
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        print("coming ProcessTime __call__, id(self.func) -->", id(self.func))
        ret = self.func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("ProcessTime 函数的执行时间为:%d" % (end_time - start_time))
        return ret


class ProcessTime2:

    def __init__(self, func):
        print("coming ProcessTime2 __init__", id(self))
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        print("coming ProcessTime2 __call__, id(self.func) -->", id(self.func))
        ret = self.func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("ProcessTime2 函数的执行时间为:%d" % (end_time - start_time))
        return ret


@ProcessTime
@ProcessTime2
def test(sleep_time):
    time.sleep(sleep_time)
    return "tet"


# test = ProcessTime2(test)
# test = ProcessTime(test)

t = test(1)

执行结果:

                        
                          coming ProcessTime2 __init__ 4472235104
coming ProcessTime __init__ 4473162672
coming ProcessTime __call__, id(self.func) --> 4472235104
coming ProcessTime2 __call__, id(self.func) --> 4471735344
ProcessTime2 函数的执行时间为:1
ProcessTime 函数的执行时间为:1

从上面的结果，我们得到，执行顺序是:

ProcessTime2 中的__init__ -> ProcessTime 中的__init__ -> ProcessTime 中的__call__ -> ProcessTime2 中的__call__ 。

特别注意:

ProcessTime 中的__call__ 中的代码并不会执行完后再去执行 ProcessTime2 中的__call__ ，而是在调用 ret = self.func(*args, **kwargs) 方法后，就回去执行 ProcessTime2 中的__call__ 的代码.

4.3 类装饰器存在的问题

其实，类装饰器也存在和函数装饰器一样的问题。它会覆盖原函数的元数据信息，例如函数名、文档字符串、参数列表等。这可能会导致一些问题，例如调试时无法正确显示函数名、文档生成工具无法正确生成文档等.

                        
                          import time
from functools import wraps


class ProcessTime:

    def __init__(self, func):

        print("coming ProcessTime __init__", id(self))
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        print("coming ProcessTime __call__, id(self.func) -->", id(self.func))

        ret = self.func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("ProcessTime 函数的执行时间为:%d" % (end_time - start_time))
        return ret
        

@ProcessTime
def test(sleep_time):
    "tets"
    print("test.__doc__", test.__doc__)
    # print(test.__name__)  --> 报错，AttributeError: 'ProcessTime' object has no attribute '__name__'
    time.sleep(sleep_time)
    return "tet"
  

t = test(1)

那类装饰器该如何解决呢?

我现在还不知道该如何处理，如果有知道的朋友，请不吝赐教，十分感谢！！ 。

5、多个装饰器的执行顺序总结

其实，我觉得不用特别的去记多个装饰器的执行顺序是如何的，我们最重要的是理解到装饰器的执行逻辑是如何的。函数装饰器和类装饰器的初始化顺序都是一样的： 从靠近被装饰的函数开始执行初始化操作 。把这个核心原理理解到后，多个装饰器的执行顺序在使用的时候，就很容易得到了.

最后此篇关于谈一谈Python中的装饰器的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于谈一谈Python中的装饰器的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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