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Python装饰器高级用法

fasionchan 2019-02-15 10:07:00 阅读数:176 评论数:0 点赞数:0 收藏数:0

Python中,装饰器一般用来修饰函数,实现公共功能,达到代码复用的目的。在函数定义前加上@xxxx,然后函数就注入了某些行为,很神奇!然而,这只是语法糖而已。

场景

假设,有一些工作函数,用来对数据做不同的处理:

def work_bar(data):
pass
def work_foo(data):
pass

我们想在函数调用前/后输出日志,怎么办?

傻瓜解法

logging.info('begin call work_bar')
work_bar(1)
logging.info('call work_bar done')

如果有多处代码调用呢?想想就怕!

函数包装

傻瓜解法无非是有太多代码冗余,每次函数调用都要写一遍logging。可以把这部分冗余逻辑封装到一个新函数里:

def smart_work_bar(data):
logging.info('begin call: work_bar')
work_bar(data)
logging.info('call doen: work_bar')

这样,每次调用smart_work_bar即可:

smart_work_bar(1)
# ...
smart_work_bar(some_data)

通用闭包

看上去挺完美……然而,当work_foo也有同样的需要时,还要再实现一遍smart_work_foo吗?这样显然不科学呀!

别急,我们可以用闭包:

def log_call(func):
def proxy(*args, **kwargs):
logging.info('begin call: {name}'.format(name=func.func_name))
result = func(*args, **kwargs)
logging.info('call done: {name}'.format(name=func.func_name))
return result
return proxy

这个函数接收一个函数对象(被代理函数)作为参数,返回一个代理函数。调用代理函数时,先输出日志,然后调用被代理函数,调用完成后再输出日志,最后返回调用结果。这样,不就达到通用化的目的了吗?——对于任意被代理函数funclog_call均可轻松应对。

smart_work_bar = log_call(work_bar)
smart_work_foo = log_call(work_foo)
smart_work_bar(1)
smart_work_foo(1)
# ...
smart_work_bar(some_data)
smart_work_foo(some_data)

1行中,log_call接收参数work_bar,返回一个代理函数proxy,并赋给smart_work_bar。第4行中,调用smart_work_bar,也就是代理函数proxy,先输出日志,然后调用func也就是work_bar,最后再输出日志。注意到,代理函数中,func与传进去的work_bar对象紧紧关联在一起了,这就是闭包

再提一下,可以覆盖被代理函数名,以smart_为前缀取新名字还是显得有些累赘:

work_bar = log_call(work_bar)
work_foo = log_call(work_foo)
work_bar(1)
work_foo(1)

语法糖

先来看看以下代码:

def work_bar(data):
pass
work_bar = log_call(work_bar)
def work_foo(data):
pass
work_foo = log_call(work_foo)

虽然代码没有什么冗余了,但是看是去还是不够直观。这时候,语法糖来了~~~

@log_call
def work_bar(data):
pass

因此,注意一点(划重点啦),这里@log_call的作用只是:告诉Python编译器插入代码work_bar = log_call(work_bar)

求值装饰器

先来猜猜装饰器eval_now有什么作用?

def eval_now(func):
return func()

看上去好奇怪哦,没有定义代理函数,算装饰器吗?

@eval_now
def foo():
return 1
print foo

这段代码输出1,也就是对函数进行调用求值。那么到底有什么用呢?直接写foo = 1不行么?在这个简单的例子,这么写当然可以啦。来看一个更复杂的例子——初始化一个日志对象:

# some other code before...
# log format
formatter = logging.Formatter(
'[%(asctime)s] %(process)5d %(levelname) 8s - %(message)s',
'%Y-%m-%d %H:%M:%S',
)
# stdout handler
stdout_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
stdout_handler.setFormatter(formatter)
stdout_handler.setLevel(logging.DEBUG)
# stderr handler
stderr_handler = logging.StreamHandler(sys.stderr)
stderr_handler.setFormatter(formatter)
stderr_handler.setLevel(logging.ERROR)
# logger object
logger = logging.Logger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.addHandler(stdout_handler)
logger.addHandler(stderr_handler)
# again some other code after...

eval_now的方式:

# some other code before...
@eval_now
def logger():
# log format
formatter = logging.Formatter(
'[%(asctime)s] %(process)5d %(levelname) 8s - %(message)s',
'%Y-%m-%d %H:%M:%S',
)
# stdout handler
stdout_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
stdout_handler.setFormatter(formatter)
stdout_handler.setLevel(logging.DEBUG)
# stderr handler
stderr_handler = logging.StreamHandler(sys.stderr)
stderr_handler.setFormatter(formatter)
stderr_handler.setLevel(logging.ERROR)
# logger object
logger = logging.Logger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.addHandler(stdout_handler)
logger.addHandler(stderr_handler)
return logger
# again some other code after...

两段代码要达到的目的是一样的,但是后者显然更清晰,颇有代码块的风范。更重要的是,函数调用在局部名字空间完成初始化,避免临时变量(如formatter等)污染外部的名字空间(比如全局)。

带参数装饰器

定义一个装饰器,用于记录慢函数调用:

def log_slow_call(func):
def proxy(*args, **kwargs):
start_ts = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_ts = time.time()
seconds = start_ts - end_ts
if seconds > 1:
logging.warn('slow call: {name} in {seconds}s'.format(
name=func.func_name,
seconds=seconds,
))
return result
return proxy

35行分别在函数调用前后采样当前时间,第7行计算调用耗时,耗时大于一秒输出一条警告日志。

@log_slow_call
def sleep_seconds(seconds):
time.sleep(seconds)
sleep_seconds(0.1) # 没有日志输出
sleep_seconds(2) # 输出警告日志

然而,阈值设置总是要视情况决定,不同的函数可能会设置不同的值。如果阈值有办法参数化就好了:

def log_slow_call(func, threshold=1):
def proxy(*args, **kwargs):
start_ts = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_ts = time.time()
seconds = start_ts - end_ts
if seconds > threshold:
logging.warn('slow call: {name} in {seconds}s'.format(
name=func.func_name,
seconds=seconds,
))
return result
return proxy

然而,@xxxx语法糖总是以被装饰函数为参数调用装饰器,也就是说没有机会传递threshold参数。怎么办呢?——用一个闭包封装threshold参数:

def log_slow_call(threshold=1):
def decorator(func):
def proxy(*args, **kwargs):
start_ts = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_ts = time.time()
seconds = start_ts - end_ts
if seconds > threshold:
logging.warn('slow call: {name} in {seconds}s'.format(
name=func.func_name,
seconds=seconds,
))
return result
return proxy
return decorator
@log_slow_call(threshold=0.5)
def sleep_seconds(seconds):
time.sleep(seconds)

这样,log_slow_call(threshold=0.5)调用返回函数decorator,函数拥有闭包变量threshold,值为0.5decorator再装饰sleep_seconds

采用默认阈值,函数调用还是不能省略:

@log_slow_call()
def sleep_seconds(seconds):
time.sleep(seconds)

处女座可能会对第一行这对括号感到不爽,那么可以这样改进:

def log_slow_call(func=None, threshold=1):
def decorator(func):
def proxy(*args, **kwargs):
start_ts = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_ts = time.time()
seconds = start_ts - end_ts
if seconds > threshold:
logging.warn('slow call: {name} in {seconds}s'.format(
name=func.func_name,
seconds=seconds,
))
return result
return proxy
if func is None:
return decorator
else:
return decorator(func)

这种写法兼容两种不同的用法,用法A默认阈值(无调用);用法B自定义阈值(有调用)。

# Case A
@log_slow_call
def sleep_seconds(seconds):
time.sleep(seconds)
# Case B
@log_slow_call(threshold=0.5)
def sleep_seconds(seconds):
time.sleep(seconds)

用法A中,发生的事情是log_slow_call(sleep_seconds),也就是func参数是非空的,这是直接调decorator进行包装并返回(阈值是默认的)。

用法B中,先发生的是log_slow_call(threshold=0.5)func参数为空,直接返回新的装饰器decorator,关联闭包变量threshold,值为0.5;然后,decorator再装饰函数sleep_seconds,即decorator(sleep_seconds)。注意到,此时threshold关联的值是0.5,完成定制化。

你可能注意到了,这里最好使用关键字参数这种调用方式——使用位置参数会很丑陋:

# Case B-
@log_slow_call(None, 0.5)
def sleep_seconds(seconds):
time.sleep(seconds)

当然了,函数调用尽量使用关键字参数是一种极佳实践,含义清晰,在参数很多的情况下更是如此。

智能装饰器

上节介绍的写法,嵌套层次较多,如果每个类似的装饰器都用这种方法实现,还是比较费劲的(脑子不够用),也比较容易出错。

假设有一个智能装饰器smart_decorator,修饰装饰器log_slow_call,便可获得同样的能力。这样,log_slow_call定义将变得更清晰,实现起来也更省力啦:

@smart_decorator
def log_slow_call(func, threshold=1):
def proxy(*args, **kwargs):
start_ts = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_ts = time.time()
seconds = start_ts - end_ts
if seconds > threshold:
logging.warn('slow call: {name} in {seconds}s'.format(
name=func.func_name,
seconds=seconds,
))
return result
return proxy

脑洞开完,smart_decorator如何实现呢?其实也简单:

def smart_decorator(decorator):
def decorator_proxy(func=None, **kwargs):
if func is not None:
return decorator(func=func, **kwargs)
def decorator_proxy(func):
return decorator(func=func, **kwargs)
return decorator_proxy
return decorator_proxy

smart_decorator实现了以后,设想就成立了!这时,log_slow_call,就是decorator_proxy(外层),关联的闭包变量decorator是本节最开始定义的log_slow_call(为了避免歧义,称为real_log_slow_call)。log_slow_call支持以下各种用法:

# Case A
@log_slow_call
def sleep_seconds(seconds):
time.sleep(seconds)

用法A中,执行的是decorator_proxy(sleep_seconds)(外层),func非空,kwargs为空;直接执行decorator(func=func, **kwargs),即real_log_slow_call(sleep_seconds),结果是关联默认参数的proxy

# Case B
# Same to Case A
@log_slow_call()
def sleep_seconds(seconds):
time.sleep(seconds)

用法B中,先执行decorator_proxy()funckwargs均为空,返回decorator_proxy对象(内层);再执行decorator_proxy(sleep_seconds)(内层);最后执行decorator(func, **kwargs),等价于real_log_slow_call(sleep_seconds),效果与用法A一致。

# Case C
@log_slow_call(threshold=0.5)
def sleep_seconds(seconds):
time.sleep(seconds)

用法C中,先执行decorator_proxy(threshold=0.5)func为空但kwargs非空,返回decorator_proxy对象(内层);再执行decorator_proxy(sleep_seconds)(内层);最后执行decorator(sleep_seconds, **kwargs),等价于real_log_slow_call(sleep_seconds, threshold=0.5),阈值实现自定义!

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