python - 如何使用给定的装饰器获取python类的所有方法

Question

如何获取使用@decorator2 修饰的给定类 A 的所有方法？

class A():
    def method_a(self):
      pass

    @decorator1
    def method_b(self, b):
      pass

    @decorator2
    def method_c(self, t=5):
      pass

Answer 1

方法一:基本注册装饰器

我已经在这里回答了这个问题:Calling functions by array index in Python =)

方法二:源码解析

如果您无法控制 类(class)定义，这是您想假设的一种解释，这是 不可能 (没有代码读取反射)，因为例如装饰器可能是一个无操作装饰器(就像我链接的例子中那样)，它只返回未修改的函数。 (尽管如此，如果您允许自己包装/重新定义装饰器，请参阅 方法 3:将装饰器转换为“自我感知” ，那么您将找到一个优雅的解决方案)

这是一个可怕的黑客，但你可以使用 inspect模块读取源代码本身，并解析它。这在交互式解释器中不起作用，因为检查模块将拒绝以交互模式提供源代码。但是，下面是概念证明。

#!/usr/bin/python3

import inspect

def deco(func):
    return func

def deco2():
    def wrapper(func):
        pass
    return wrapper

class Test(object):
    @deco
    def method(self):
        pass

    @deco2()
    def method2(self):
        pass

def methodsWithDecorator(cls, decoratorName):
    sourcelines = inspect.getsourcelines(cls)[0]
    for i,line in enumerate(sourcelines):
        line = line.strip()
        if line.split('(')[0].strip() == '@'+decoratorName: # leaving a bit out
            nextLine = sourcelines[i+1]
            name = nextLine.split('def')[1].split('(')[0].strip()
            yield(name)

它有效!:

>>> print(list(  methodsWithDecorator(Test, 'deco')  ))
['method']

请注意，必须注意解析和 python 语法，例如 @deco和 @deco(...是有效的结果，但 @deco2如果我们只是要求 'deco'，则不应退还.我们注意到，根据 http://docs.python.org/reference/compound_stmts.html 处的官方 python 语法。装饰器如下:

decorator      ::=  "@" dotted_name ["(" [argument_list [","]] ")"] NEWLINE

不必处理像 @(deco) 这样的案例，我们松了一口气。 .但是请注意，如果您有非常复杂的装饰器，例如 @getDecorator(...)，这仍然没有真正帮助您。 ，例如

def getDecorator():
    return deco

因此，这种你能做的最好的代码解析策略无法检测到这样的情况。但是，如果您正在使用此方法，那么您真正追求的是定义中方法顶部的内容，在本例中为 getDecorator .

根据规范，具有 @foo1.bar2.baz3(...) 也是有效的。作为装饰者。您可以扩展此方法以使用它。您也可以扩展此方法以返回 <function object ...>而不是函数的名称，需要付出很多努力。然而，这种方法是hackish和可怕的。

方法 3:将装饰器转换为“自我意识”

如果您无法控制 装饰定义(这是您想要的另一种解释)，然后所有这些问题都会消失，因为您可以控制装饰器的应用方式。因此，您可以通过包装它来修 retrofit 饰器，以创建自己的装饰器，并使用它来装饰您的函数。让我再说一遍:你可以制作一个装饰器来装饰你无法控制的装饰器，“启发”它，在我们的例子中，这让它做它之前做的事情，但也附加一个 .decorator它返回的可调用对象的元数据属性，允许您跟踪“这个函数是否被装饰过？让我们检查一下 function.decorator!”。和 然后 你可以遍历类的方法，然后检查装饰器是否有合适的 .decorator属性(property)! =) 如此处所示:

def makeRegisteringDecorator(foreignDecorator):
    """
        Returns a copy of foreignDecorator, which is identical in every
        way(*), except also appends a .decorator property to the callable it
        spits out.
    """
    def newDecorator(func):
        # Call to newDecorator(method)
        # Exactly like old decorator, but output keeps track of what decorated it
        R = foreignDecorator(func) # apply foreignDecorator, like call to foreignDecorator(method) would have done
        R.decorator = newDecorator # keep track of decorator
        #R.original = func         # might as well keep track of everything!
        return R

    newDecorator.__name__ = foreignDecorator.__name__
    newDecorator.__doc__ = foreignDecorator.__doc__
    # (*)We can be somewhat "hygienic", but newDecorator still isn't signature-preserving, i.e. you will not be able to get a runtime list of parameters. For that, you need hackish libraries...but in this case, the only argument is func, so it's not a big issue

    return newDecorator

为 @decorator 演示:

deco = makeRegisteringDecorator(deco)

class Test2(object):
    @deco
    def method(self):
        pass

    @deco2()
    def method2(self):
        pass

def methodsWithDecorator(cls, decorator):
    """ 
        Returns all methods in CLS with DECORATOR as the
        outermost decorator.

        DECORATOR must be a "registering decorator"; one
        can make any decorator "registering" via the
        makeRegisteringDecorator function.
    """
    for maybeDecorated in cls.__dict__.values():
        if hasattr(maybeDecorated, 'decorator'):
            if maybeDecorated.decorator == decorator:
                print(maybeDecorated)
                yield maybeDecorated

它有效!:

>>> print(list(   methodsWithDecorator(Test2, deco)   ))
[<function method at 0x7d62f8>]

但是，“注册装饰器”必须是 最外层装饰器 , 否则 .decorator属性注释将丢失。例如在火车上

@decoOutermost
@deco
@decoInnermost
def func(): ...

您只能看到 decoOutermost 的元数据暴露，除非我们保留对“更内部”包装器的引用。

旁注:上述方法也可以建立一个 .decorator跟踪 应用的装饰器和输入函数以及装饰器工厂参数的整个堆栈 . =) 例如，如果您考虑注释掉的行 R.original = func ，使用这样的方法来跟踪所有包装层是可行的。如果我写了一个装饰器库，这就是我个人会做的事情，因为它允许深入内省(introspection)。
@foo之间也有区别和 @bar(...) .虽然它们都是规范中定义的“装饰器表达式”，但请注意 foo是装饰器，而 bar(...)返回一个动态创建的装饰器，然后应用它。因此你需要一个单独的函数 makeRegisteringDecoratorFactory ，有点像 makeRegisteringDecorator但更多元:

def makeRegisteringDecoratorFactory(foreignDecoratorFactory):
    def newDecoratorFactory(*args, **kw):
        oldGeneratedDecorator = foreignDecoratorFactory(*args, **kw)
        def newGeneratedDecorator(func):
            modifiedFunc = oldGeneratedDecorator(func)
            modifiedFunc.decorator = newDecoratorFactory # keep track of decorator
            return modifiedFunc
        return newGeneratedDecorator
    newDecoratorFactory.__name__ = foreignDecoratorFactory.__name__
    newDecoratorFactory.__doc__ = foreignDecoratorFactory.__doc__
    return newDecoratorFactory

为 @decorator(...) 演示:

def deco2():
    def simpleDeco(func):
        return func
    return simpleDeco

deco2 = makeRegisteringDecoratorFactory(deco2)

print(deco2.__name__)
# RESULT: 'deco2'

@deco2()
def f():
    pass

这个生成器工厂包装器也适用:

>>> print(f.decorator)
<function deco2 at 0x6a6408>

奖金让我们甚至用方法 #3 尝试以下操作:

def getDecorator(): # let's do some dispatching!
    return deco

class Test3(object):
    @getDecorator()
    def method(self):
        pass

    @deco2()
    def method2(self):
        pass

结果:

>>> print(list(   methodsWithDecorator(Test3, deco)   ))
[<function method at 0x7d62f8>]

如您所见，与 method2 不同，@deco 被正确识别，即使它从未明确写入类中。与 method2 不同，如果该方法在运行时添加(手动，通过元类等)或继承，这也将起作用。

请注意，您也可以装饰一个类，因此如果您“启发”一个既用于装饰方法又用于装饰类的装饰器，然后在要分析的类的主体中编写一个类，那么 methodsWithDecorator将返回装饰类以及装饰方法。人们可以将其视为一项功能，但您可以通过检查装饰器的参数(即 .original)轻松编写逻辑以忽略这些功能。 , 以实现所需的语义。