Python裝飾器怎麼運用

Python裝飾器怎麼運用

 　　這篇文章主要介紹了更為深入的Python的裝飾器的運用,Python的裝飾器是Python學習進階當中的重要知識點,需要的朋友可以參考下

　　裝飾器在 python 中用的相當廣泛，如果你用過 python 的一些 web 架構，那麼一定對其中的 “ route() 裝飾器” 不陌生，今天咱們再看一個具體的案例。

　　咱們來類比一個情境，需要你去抓去一個頁面，然後這個頁面有好多url也要分別去抓取，而進入這些子url後，還有資料要抓取。簡單點，我們就按照三層來看，那我們的代碼就是如下：

　　?

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

def func_top(url): data_dict= {}   #在頁面上擷取到子url sub_urls = xxxx   data_list = [] for it in sub_urls: data_list.append(func_sub(it))   data_dict['data'] = data_list   return data_dict   def func_sub(url): data_dict= {}   #在頁面上擷取到子url bottom_urls = xxxx   data_list = [] for it in bottom_urls: data_list.append(func_bottom(it))   data_dict['data'] = data_list   return data_dict   def func_bottom(url): #擷取資料 data = xxxx return data

　　func_top是上層頁面的處理函數，func_sub是子頁面的處理函數，func_bottom是最深層頁面的處理函數，func_top會在取到子頁面url後遍曆調用func_sub,func_sub也是同樣。

　　如果正常情況下，這樣確實已經滿足需求了，但是偏偏這個你要抓取的網站可能極不穩定，經常連結不上，導致資料拿不到。

　　於是這個時候你有兩個選擇:

　　1.遇到錯誤就停止，之後重新從斷掉的位置開始重新跑

　　2.遇到錯誤繼續，但是要在之後重新跑一遍，這個時候已經有的資料不希望再去網站拉一次，而只去拉沒有取到的資料

　　對第一種方案基本無法實現，因為如果別人網站的url調整順序，那麼你記錄的位置就無效了。那麼只有第二種方案，說白了，就是要把已經拿到的資料cache下來，等需要的時候，直接從cache裡面取。

　　OK，目標已經有了，怎麼實現呢?

　　如果是在C++中的，這是個很麻煩的事情，而且寫出來的代碼必定醜陋無比，然而慶幸的是，我們用的是python，而python對函數有裝飾器。

　　所以實現方案也就有了:

　　定義一個裝飾器，如果之前取到資料，就直接取cache的資料;如果之前沒有取到，那麼就從網站拉取，並且存入cache中.

　　代碼如下:

　　?

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 46 47 48

import os import hashlib   def deco_args_recent_cache(category='dumps'): ''' 裝飾器，返回最新cache的資料 ''' def deco_recent_cache(func): def func_wrapper(*args, **kargs): sig = _mk_cache_sig(*args, **kargs) data = _get_recent_cache(category, func.__name__, sig) if data is not None: return data   data = func(*args, **kargs) if data is not None: _set_recent_cache(category, func.__name__, sig, data) return data   return func_wrapper   return deco_recent_cache   def _mk_cache_sig(*args, **kargs): ''' 通過傳入參數，產生唯一標識 ''' src_data = repr(args) + repr(kargs) m = hashlib.md5(src_data) sig = m.hexdigest() return sig   def _get_recent_cache(category, func_name, sig): full_file_path = '%s/%s/%s' % (category, func_name, sig) if os.path.isfile(full_file_path): return eval(file(full_file_path,'r').read()) else: return None   def _set_recent_cache(category, func_name, sig, data): full_dir_path = '%s/%s' % (category, func_name) if not os.path.isdir(full_dir_path): os.makedirs(full_dir_path)   full_file_path = '%s/%s/%s' % (category, func_name, sig) f = file(full_file_path, 'w+') f.write(repr(data)) f.close()

　　然後，我們只需要在每個func_top,func_sub,func_bottom都加上deco_args_recent_cache這個裝飾器即可~~

　　搞定!這樣做最大的好處在於，因為top,sub,bottom，每一層都會dump資料，所以比如某個sub層資料dump之後，是根本不會走到他所對應的bottom層的，減少了大量的開銷!

　　OK，就這樣~ 人生苦短，我用python!