Python裝飾器學習

轉：http://blog.csdn.net/thy38/article/details/4471421

 

在《Core Python Programming 2nd》中學習到了裝飾器，這對我來說是個完全陌生的文法，第一遍愣是沒看懂，很有必要記一下。

 

第一眼看到這個詞Decorator，我聯想到了DP中的Decorator模式，後來才知道完全不是這麼一回事。（再次鄙視一下國內浮躁的部落格，我google了一下，幾乎千篇一律都是什麼鎖同步裝飾器、逾時裝飾器，我對原作者表達敬仰，可是大家都是轉載就不像話了，也是對網路資源的極大浪費，也許真正有價值的博文就湮沒在這片都是一模一樣的東西裡了）

 

1. 這是個什麼東東？
書上說得不是太清楚，它說類似於Java的AOP(Aspect Oriented Programming，面向方面編程)，我對AOP一無所知。根據我對許多例子用法的反覆揣摩，我認為是類似於程式設計語意學中所說的前鍵 與後鍵 的概念(Eiffel中的@pre 與@post )。當然你可以在裝飾器中做比前鍵與後鍵更多的事，如：引入日誌、增加計時邏輯來檢測效能、給函數增加事務的能力。

 

其實總體說起來，裝飾器其實也就是一個函數，一個用來封裝函數的函數，返回一個修改之後的函數對象，將其重新賦值原來的標識符，並永久喪失對原始函數對象的訪問。

 

2. 裝飾器文法

(1)無參數裝飾器

 

[python] view plaincopy

 

1. def deco(func):  
2.     print func  
3.     return func  
4. @deco  
5. def foo():pass  
6. foo()  

 

第一個函數deco是裝飾函數，它的參數就是被裝飾的函數對象。我們可以在deco函數內對傳入的函數對象做一番“裝飾”，然後返回這個對象（記住一定要返回 ，不然外面調用foo的地方將會無函數可用。實際上此時foo=deco(foo)）

 

我寫了個小例子，檢查函數有沒有說明文檔：

 

[python] view plaincopy

 

1. def deco_functionNeedDoc(func):  
2.     if func.__doc__ == None :  
3.         print func, "has no __doc__, it's a bad habit."  
4.     else:  
5.         print func, ':', func.__doc__, '.'  
6.     return func  
7. @deco_functionNeedDoc  
8. def f():  
9.     print 'f() Do something'  
10. @deco_functionNeedDoc  
11. def g():  
12.     'I have a __doc__'  
13.     print 'g() Do something'  
14. f()  
15. g()  

 

 

(2)有參數裝飾器

 

[cpp] view plaincopy

 

1. def decomaker(arg):  
2.     '通常對arg會有一定的要求'  
3.     """由於有參數的decorator函數在調用時只會使用應用時的參數  
4.        而不接收被裝飾的函數做為參數，所以必須在其內部再建立  
5.        一個函數  
6.     """  
7.     def newDeco(func):    #定義一個新的decorator函數  
8.         print func, arg  
9.         return func  
10.     return newDeco  
11. @decomaker(deco_args)  
12. def foo():pass  
13. foo()  

 

第一個函數decomaker是裝飾函數，它的參數是用來加強“加強裝飾”的。由於此函數並非被裝飾的函數對象，所以在內部必須至少建立一個接受被裝飾函數的函數，然後返回這個對象（實際上此時foo=decomaker(arg)(foo)）

 

這個我還真想不出什麼好例子，還是見識少啊，只好借用同步鎖的例子了：

 

[python] view plaincopy

 

1. def synchronized(lock):  
2.     """鎖同步裝飾方法 
3.     ！lock必須實現了acquire和release方法 
4.     """  
5.     def sync_with_lock(func):  
6.         def new_func(*args, **kwargs):  
7.             lock.acquire()  
8.             try:  
9.                 return func(*args, **kwargs)  
10.             finally:  
11.                 lock.release()  
12.         new_func.func_name = func.func_name  
13.         new_func.__doc__ = func.__doc__  
14.         return new_func  
15.     return sync_with_lock  
16. @synchronized(__locker)  
17. def update(data):  
18. """更新計劃任務"""  
19.     tasks = self.get_tasks()  
20.     delete_task = None  
21.     for task in tasks:  
22.         if task[PLANTASK.ID] == data[PLANTASK.ID]:  
23.             tasks.insert(tasks.index(task), data)  
24.             tasks.remove(task)  
25.             delete_task = task  
26.     r, msg = self._refresh(tasks, delete_task)  
27.     return r, msg, data[PLANTASK.ID]  

 

調用時還是updae(data)。

 

同時還可以將多個裝飾器組合 使用：

 

[python] view plaincopy

 

1. @synchronized(__locker)  
2. @deco_functionNeedDoc  
3. def f():  
4.     print 'f() Do something'  

 

學後的總是感覺就是：裝飾器可以讓函數輕裝上陣，更重要的是將函數的約束放置於介面處，使意圖更加明了，同時又不增加調用者的負擔。

 

這貼子還是很膚淺的，我一定會回來的 ！