在 Python 中使用装饰器decorator的 7 个层次

在 Python 中使用装饰器的 7 个层次(7 Levels of Using Decorators in Python)

文章目录

[在 Python 中使用装饰器的 7 个层次(7 Levels of Using Decorators in Python)](#在 Python 中使用装饰器的 7 个层次(7 Levels of Using Decorators in Python))
- 导言
- [Level 0: 了解基本概念Basic Concepts和用法Usages](#Level 0: 了解基本概念Basic Concepts和用法Usages)
- - 什么是装饰器decorator？
  - 我们为什么需要装饰器decorator？
- [Level 1: Wrap a Function](#Level 1: Wrap a Function)
- [Level 2: 将多个装饰器应用于一个函数](#Level 2: 将多个装饰器应用于一个函数)
- [Level 3: 包装接收参数的函数](#Level 3: 包装接收参数的函数)
- [Level 4: 编写可接收参数的装饰器](#Level 4: 编写可接收参数的装饰器)
- [Level 5: 保留原始函数Original Functions的元数据Metadata](#Level 5: 保留原始函数Original Functions的元数据Metadata)
- [Level 6: 保持简单 --- 装饰器的设计哲学](#Level 6: 保持简单 — 装饰器的设计哲学)

掌握 Python 最神奇的功能

导言

在技术面试中，区分初级junior和高级senior Python 程序员的最简单、最快的方法就是让他或她编写装饰器decorator。因为掌握装饰器decorator这个最神奇的 Python 特性是 Python 开发者的一个里程碑milestone。

关于装饰器decorators有很多值得一提的提示tips和技巧tricks，但它们分散在不同的书籍或教程tutorials中，其中一些可能会让初学者更加困惑。这就是我写这篇文章的原因。

本文将分 7 个层次levels深入探讨 Python 装饰器decorators的所有核心概念core concepts、技术和用法。如果您理解了其中的一半，那么阅读包含装饰器的 Python 程序就会变得容易。如果您理解了全部，那么在 Python 中设计和编写装饰器将是小菜一碟piece of cake。

Level 0: 了解基本概念Basic Concepts和用法Usages

什么是装饰器decorator？

装饰器decorator只是 Python 的一个函数式编程特性functional programming feature。装饰器decorator接收一个可调用对象callable（函数function、方法method或类class），并返回一个可调用对象callable。让我们来看一个简单的例子：

python 复制代码

def add_author(func):
    print('Zhang San')
    return func
    
@add_author
def get_title():
    return '7 Levels of Using Decorators in Python'

print(get_title())
# Zhang San
# 7 Levels of Using Decorators in Python

上述 add_author(func) 函数是一个简单的装饰器decorator。它在接收函数运行前打印作者姓名。

如果函数需要使用该装饰器，我们可以在函数顶部的"@"符号后添加该装饰器。

"@"符号的使用乍一看让人一头雾水，但这只是 Python 的语法糖syntax sugar。我们还可以如下应用装饰器：

python 复制代码

get_title = add_author(get_title)

上述方法的结果与"@"方法完全相同：

python 复制代码

def add_author(func):
    print('Zhang San')
    return func

def get_title():
    return '7 Levels of Using Decorators in Python'

get_title = add_author(get_title)
print(get_title())
# Zhang San
# 7 Levels of Using Decorators in Python

因此，"@"方法一点也不吓人。它只是为我们提供了一个非常直观、优雅的选择，可以将装饰器应用到函数中。

我们为什么需要装饰器decorator？

装饰器decorator就像一个可重复使用的构件building block，我们可以在需要时将其应用到函数中，而无需编辑函数本身。

如前面的示例所示，只要我们需要在 get_title() 函数前打印作者姓名，就可以直接将该代码块（ add_author 装饰器）装配到函数中。无需对 get_title() 函数进行任何修改。如果将来不需要打印作者姓名，只需删除或注释掉 get_title() 顶部的一行即可。

请牢记："多次编辑一个函数容易出错。而在需要时组装装饰器则既优雅又不会出错。"

简而言之In a nutshell，装饰器decorator为我们提供了很大的灵活性，并将功能方法和主方法分离开来。许多 Python 内置模块和流行的第三方模块都使用了这一强大功能。

Level 1: Wrap a Function

在某些资料中，装饰器decorator也被称为包装器wrapper。因为它可以包装wrap一个函数function并改变其行为。

至于 level 0 中的示例，我们的装饰器decorator只是在 get_title() 执行之前打印了一些内容。我们能做得更多吗？例如更改 get_title() 返回的标题？

当然，如下所示：

python 复制代码

def add_things(func):
    def wrapper():
        title = func()
        new_title = title + ' !!!'
        return new_title
    return wrapper

@add_things
def get_title():
    return '7 Levels of Using Decorators in Python'

print(get_title())
# 7 Levels of Using Decorators in Python !!!

如上所示，我们定义了一个名为 wrapper() 的内部函数inner function，该函数封装了接收到的 func 并在其结果末尾添加了三个感叹号。

基本上，这个示例展示了在 Python 中编写装饰器decorator的通用模板common template。共有 3 个步骤：

接收函数function作为参数argument
定义一个包装函数wrapper function，对接收到的函数进行处理
返回包装函数wrapper function

顺便提一下，在函数式编程functional programming中，我们将包含嵌套函数的装饰器命名为闭包closures。

到目前为止，我们已经了解了装饰器decorators的基本原理。我们还能编写一些简单的装饰器。

遗憾的是，实际需求可能非常复杂，上述基础知识不足以设计出一个强大的装饰器decorator。接下来将介绍更高级的装饰器技术。

Level 2: 将多个装饰器应用于一个函数

由于装饰器decorators被用作功能块functionality block，有时我们希望将许多装饰器decorators集合到一个函数中。如何实现呢？

非常简单，只需将所有需要的装饰器放在函数的顶部，如下所示：

python 复制代码

def add_author(func):
    def wrapper():
        author = 'Zhang San'
        return author + '\n' + func()
    return wrapper

def add_publication(func):
    def wrapper():
        pub = 'TechToFreedom'
        return pub + '\n' + func()
    return wrapper

@add_publication
@add_author
def get_title():
    return '7 Levels of Using Decorators in Python'

print(get_title())
# TechToFreedom
# Zhang San
# 7 Levels of Using Decorators in Python

我们应该注意的一个重要问题是所用装饰器的顺序。如果我们改变上述示例的顺序，结果就会不同：

python 复制代码

# Change the order of decorators
@add_author
@add_publication
def get_title():
    return '7 Levels of Using Decorators in Python'

print(get_title())
# Zhang San
# TechToFreedom
# 7 Levels of Using Decorators in Python

事实上，多个装饰器会从下到上逐层包裹函数。上面的代码与下面的代码相同：

python 复制代码

def get_title():
    return '7 Levels of Using Decorators in Python'

get_title = add_author(add_publication(get_title))

print(get_title())
# Zhang San
# TechToFreedom
# 7 Levels of Using Decorators in Python

Level 3: 包装接收参数的函数

我们之前的示例程序很好，但不够灵活。如果我们在 get_title() 函数中添加一个参数，让它接收一个字符串作为标题，效果会更好。

python 复制代码

def get_title(title):
    return title

但如何修改装饰器以适应这种变化呢？

我们可以让包装函数wrapper function帮助我们接收参数：

python 复制代码

def add_author(func):
    def wrapper(title):
        author = 'Zhang San'
        return author + '\n' + func(title)
    return wrapper

@add_author
def get_title(title):
    return title

print(get_title('Harry Potter'))
# Zhang San
# Harry Potter

上面的代码已经解决了这个问题，但并不是很强大。

如前所述，装饰器是一个构件building block，可以在需要时添加到其他函数中。但是，我们无法确保所有装配了 add_author 装饰器的函数都只有一个参数。

因此，我们的装饰器decorator是有限的，不能用于包含许多参数的函数。

我们是否需要编写许多类似的装饰器decorators，只是在包装器中使用不同的参数？

幸运的是，我们不必这样做。星号技巧asterisks technique可以让我们的生活更轻松：

python 复制代码

def add_author(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        author = 'Zhang San'
        return author + '\n' + func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@add_author
def get_title(title):
    return title

print(get_title('Harry Potter'))
# Zhang San
# Harry Potter

@add_author
def get_many_title(t1, t2):
    return t1+'\n'+t2

print(get_many_title('Harry Potter 1','Harry Potter 2'))
# Zhang San
# Harry Potter 1
# Harry Potter 2

如上所示，在星号asterisks的帮助下，我们的装饰器decorator可以装配到函数中，而无需考虑函数会收到多少个参数。

这种设计装饰器的方法既受欢迎又值得推荐，因为它能使装饰器更加灵活和强大。

Level 4: 编写可接收参数的装饰器

事实上，上一层的例子还有一个明显的错误：Zhang San is not the author of "Harry Potter"!

我们应该让我们的装饰器更加灵活，这样它就能接收到一个代表 "哈利-波特 "这一真正作者姓名的参数。

现在，事情变得有点复杂：目标函数target functions和装饰器decorator本身都应该接收参数arguments。实现这一任务的想法是在现有装饰器之外添加另一层layer。

python 复制代码

def add_author_with_name(author):
    def add_author(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            return author + '\n' + func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return add_author

@add_author_with_name('J. K. Rowling')
def get_title(title):
    return title

print(get_title('Harry Potter'))
# J. K. Rowling
# Harry Potter

如上所述，我们只需在 add_author 装饰器decorator中添加一个外层outer layer 来接收参数argument。

上述程序与以下程序相同：

python 复制代码

def add_author_with_name(author):
    def add_author(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            return author + '\n' + func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return add_author

def get_title(title):
    return title

get_title = add_author_with_name('J. K. Rowling')(get_title)

print(get_title('Harry Potter'))
# J. K. Rowling
# Harry Potter

Level 5: 保留原始函数Original Functions的元数据Metadata

到目前为止，我们已经设计出了一个非常灵活和强大的装饰器！但真正的高级工程师senior engineer会考虑到所有细节。实际上，装饰器函数decorator function还有一个隐藏的副作用。让我们通过下面的例子来了解一下：

python 复制代码

def add_author(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        author = 'Zhang San'
        return author + '\n' + func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@add_author
def get_title(title):
    """
    A func that receives and returns a title.
    """
    return title

print(get_title.__name__)
# wrapper
print(get_title.__doc__)
# None

上述结果与预期不符。 get_title 函数的名称name和 doc 也被包装了！这是装饰器decorators的副作用。

为了避免这种副作用，我们可以手动编写一些类似 wrapper.__name__ = get_title.__name__ 的代码。但还有一个更简单的方法：

python 复制代码

from functools import wraps

def add_author(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        author = 'Yang Zhou'
        return author + '\n' + func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@add_author
def get_title(title):
    """
    A function that receives and returns a title string.
    """
    return title

print(get_title.__name__)
# get_title
print(get_title.__doc__)
# A function that receives and returns a title string.

如上所示，我们可以在 functools 模块中使用 wraps 装饰器，这将有助于我们保护元数据。在我看来，在每个封装函数中添加 wraps 装饰器是一种很好的做法，可以避免出现意想不到的结果。

Level 6: 保持简单 --- 装饰器的设计哲学

如果您达到了这一水平，那么您已经理解了，至少知道了 Python 装饰器decorators的所有核心技术core techniques。

最后但并非最不重要的一点是，在开始为项目设计装饰公司之前，有一个理念值得一提：

Keep it simple and stupid. --- A design principle noted by the U.S. Navy

保持简单和愚蠢 --- 美国海军指出的设计原则

装饰器decorator是一个优雅的工具elegant tool，可以帮助我们编写干净整洁的 Python 代码。但不要过度使用它或编写过于复杂的装饰器decorator。在我看来，一个具有三层函数three layers of functions的装饰器就足够了，将三个装饰器组装成一个函数也足够了。

俗话说As an old saying goes，过犹不及beyond is as wrong as falling short。我们应始终注意代码的可读性readability，即使使用的是复杂的功能complex feature，也要一切从简。