首頁 後端開發 Python教學 Python的装饰器模式与面向切面编程详解

Python的装饰器模式与面向切面编程详解

Jun 10, 2016 pm 03:10 PM
python 裝飾器模式 面向切面程式設計

今天来讨论一下装饰器。装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志、性能测试、事务处理等。装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

1. 装饰器入门

1.1. 需求是怎么来的?

装饰器的定义很是抽象,我们来看一个小例子。

复制代码 代码如下:

def foo():
    print 'in foo()'
 
foo()

这是一个很无聊的函数没错。但是突然有一个更无聊的人,我们称呼他为B君,说我想看看执行这个函数用了多长时间,好吧,那么我们可以这样做:

复制代码 代码如下:

import time
def foo():
    start = time.clock()
    print 'in foo()'
    end = time.clock()
    print 'used:', end - start
 
foo()

很好,功能看起来无懈可击。可是蛋疼的B君此刻突然不想看这个函数了,他对另一个叫foo2的函数产生了更浓厚的兴趣。

怎么办呢?如果把以上新增加的代码复制到foo2里,这就犯了大忌了~复制什么的难道不是最讨厌了么!而且,如果B君继续看了其他的函数呢?

1.2. 以不变应万变,是变也

还记得吗,函数在Python中是一等公民,那么我们可以考虑重新定义一个函数timeit,将foo的引用传递给他,然后在timeit中调用foo并进行计时,这样,我们就达到了不改动foo定义的目的,而且,不论B君看了多少个函数,我们都不用去修改函数定义了!

复制代码 代码如下:

import time
 
def foo():
    print 'in foo()'
 
def timeit(func):
    start = time.clock()
    func()
    end =time.clock()
    print 'used:', end - start
 
timeit(foo)

看起来逻辑上并没有问题,一切都很美好并且运作正常!……等等,我们似乎修改了调用部分的代码。原本我们是这样调用的:foo(),修改以后变成了:timeit(foo)。这样的话,如果foo在N处都被调用了,你就不得不去修改这N处的代码。或者更极端的,考虑其中某处调用的代码无法修改这个情况,比如:这个函数是你交给别人使用的。

1.3. 最大限度地少改动!

既然如此,我们就来想想办法不修改调用的代码;如果不修改调用代码,也就意味着调用foo()需要产生调用timeit(foo)的效果。我们可以想到将timeit赋值给foo,但是timeit似乎带有一个参数……想办法把参数统一吧!如果timeit(foo)不是直接产生调用效果,而是返回一个与foo参数列表一致的函数的话……就很好办了,将timeit(foo)的返回值赋值给foo,然后,调用foo()的代码完全不用修改!

复制代码 代码如下:

#-*- coding: UTF-8 -*-
import time
 
def foo():
    print 'in foo()'
 
# 定义一个计时器,传入一个,并返回另一个附加了计时功能的方法
def timeit(func):
    
    # 定义一个内嵌的包装函数,给传入的函数加上计时功能的包装
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end =time.clock()
        print 'used:', end - start
    
    # 将包装后的函数返回
    return wrapper
 
foo = timeit(foo)
foo()


这样,一个简易的计时器就做好了!我们只需要在定义foo以后调用foo之前,加上foo = timeit(foo),就可以达到计时的目的,这也就是装饰器的概念,看起来像是foo被timeit装饰了。在在这个例子中,函数进入和退出时需要计时,这被称为一个横切面(Aspect),这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。与传统编程习惯的从上往下执行方式相比较而言,像是在函数执行的流程中横向地插入了一段逻辑。在特定的业务领域里,能减少大量重复代码。面向切面编程还有相当多的术语,这里就不多做介绍,感兴趣的话可以去找找相关的资料。

这个例子仅用于演示,并没有考虑foo带有参数和有返回值的情况,完善它的重任就交给你了 :)

2. Python的额外支持

2.1. 语法糖

上面这段代码看起来似乎已经不能再精简了,Python于是提供了一个语法糖来降低字符输入量。

复制代码 代码如下:

import time
 
def timeit(func):
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end =time.clock()
        print 'used:', end - start
    return wrapper
 
@timeit
def foo():
    print 'in foo()'
 
foo()

重点关注第11行的@timeit,在定义上加上这一行与另外写foo = timeit(foo)完全等价,千万不要以为@有另外的魔力。除了字符输入少了一些,还有一个额外的好处:这样看上去更有装饰器的感觉。

2.2. 内置的装饰器

内置的装饰器有三个,分别是staticmethod、classmethod和property,作用分别是把类中定义的实例方法变成静态方法、类方法和类属性。由于模块里可以定义函数,所以静态方法和类方法的用处并不是太多,除非你想要完全的面向对象编程。而属性也不是不可或缺的,Java没有属性也一样活得很滋润。从我个人的Python经验来看,我没有使用过property,使用staticmethod和classmethod的频率也非常低。

复制代码 代码如下:

class Rabbit(object):
    
    def __init__(self, name):
        self._name = name
    
    @staticmethod
    def newRabbit(name):
        return Rabbit(name)
    
    @classmethod
    def newRabbit2(cls):
        return Rabbit('')
    
    @property
    def name(self):
        return self._name

这里定义的属性是一个只读属性,如果需要可写,则需要再定义一个setter:

复制代码 代码如下:

@name.setter
def name(self, name):
    self._name = name

2.3. functools模块

functools模块提供了两个装饰器。这个模块是Python 2.5后新增的,一般来说大家用的应该都高于这个版本。但我平时的工作环境是2.4 T-T

2.3.1. wraps(wrapped[, assigned][, updated]):

这是一个很有用的装饰器。看过前一篇反射的朋友应该知道,函数是有几个特殊属性比如函数名,在被装饰后,上例中的函数名foo会变成包装函数的名字wrapper,如果你希望使用反射,可能会导致意外的结果。这个装饰器可以解决这个问题,它能将装饰过的函数的特殊属性保留。

复制代码 代码如下:

import time
import functools
 
def timeit(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end =time.clock()
        print 'used:', end - start
    return wrapper
 
@timeit
def foo():
    print 'in foo()'
 
foo()
print foo.__name__


首先注意第5行,如果注释这一行,foo.__name__将是'wrapper'。另外相信你也注意到了,这个装饰器竟然带有一个参数。实际上,他还有另外两个可选的参数,assigned中的属性名将使用赋值的方式替换,而updated中的属性名将使用update的方式合并,你可以通过查看functools的源代码获得它们的默认值。对于这个装饰器,相当于wrapper = functools.wraps(func)(wrapper)。

2.3.2. total_ordering(cls):

这个装饰器在特定的场合有一定用处,但是它是在Python 2.7后新增的。它的作用是为实现了至少__lt__、__le__、__gt__、__ge__其中一个的类加上其他的比较方法,这是一个类装饰器。如果觉得不好理解,不妨仔细看看这个装饰器的源代码:

复制代码 代码如下:

def total_ordering(cls):
      """Class decorator that fills in missing ordering methods"""
      convert = {
          '__lt__': [('__gt__', lambda self, other: other                      ('__le__', lambda self, other: not other                      ('__ge__', lambda self, other: not self           '__le__': [('__ge__', lambda self, other: other                      ('__lt__', lambda self, other: not other                      ('__gt__', lambda self, other: not self           '__gt__': [('__lt__', lambda self, other: other > self),
                     ('__ge__', lambda self, other: not other > self),
                     ('__le__', lambda self, other: not self > other)],
          '__ge__': [('__le__', lambda self, other: other >= self),
                     ('__gt__', lambda self, other: not other >= self),
                     ('__lt__', lambda self, other: not self >= other)]
      }
      roots = set(dir(cls)) & set(convert)
      if not roots:
          raise ValueError('must define at least one ordering operation: =')
      root = max(roots)       # prefer __lt__ to __le__ to __gt__ to __ge__
      for opname, opfunc in convert[root]:
          if opname not in roots:
              opfunc.__name__ = opname
              opfunc.__doc__ = getattr(int, opname).__doc__
              setattr(cls, opname, opfunc)
      return cls

本文到这里就全部结束了,有空的话我会整理一个用于检查参数类型的装饰器的源代码放上来,算是一个应用吧 :)

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

<🎜>:泡泡膠模擬器無窮大 - 如何獲取和使用皇家鑰匙
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
北端:融合系統,解釋
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora:巫婆樹的耳語 - 如何解鎖抓鉤
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

Java教學
1664
14
CakePHP 教程
1423
52
Laravel 教程
1321
25
PHP教程
1269
29
C# 教程
1249
24
PHP和Python:解釋了不同的範例 PHP和Python:解釋了不同的範例 Apr 18, 2025 am 12:26 AM

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

在PHP和Python之間進行選擇:指南 在PHP和Python之間進行選擇:指南 Apr 18, 2025 am 12:24 AM

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

sublime怎麼運行代碼python sublime怎麼運行代碼python Apr 16, 2025 am 08:48 AM

在 Sublime Text 中運行 Python 代碼,需先安裝 Python 插件,再創建 .py 文件並編寫代碼,最後按 Ctrl B 運行代碼,輸出會在控制台中顯示。

PHP和Python:深入了解他們的歷史 PHP和Python:深入了解他們的歷史 Apr 18, 2025 am 12:25 AM

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

Python vs. JavaScript:學習曲線和易用性 Python vs. JavaScript:學習曲線和易用性 Apr 16, 2025 am 12:12 AM

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

Golang vs. Python:性能和可伸縮性 Golang vs. Python:性能和可伸縮性 Apr 19, 2025 am 12:18 AM

Golang在性能和可擴展性方面優於Python。 1)Golang的編譯型特性和高效並發模型使其在高並發場景下表現出色。 2)Python作為解釋型語言,執行速度較慢,但通過工具如Cython可優化性能。

vscode在哪寫代碼 vscode在哪寫代碼 Apr 15, 2025 pm 09:54 PM

在 Visual Studio Code(VSCode)中編寫代碼簡單易行,只需安裝 VSCode、創建項目、選擇語言、創建文件、編寫代碼、保存並運行即可。 VSCode 的優點包括跨平台、免費開源、強大功能、擴展豐富,以及輕量快速。

notepad 怎麼運行python notepad 怎麼運行python Apr 16, 2025 pm 07:33 PM

在 Notepad 中運行 Python 代碼需要安裝 Python 可執行文件和 NppExec 插件。安裝 Python 並為其添加 PATH 後,在 NppExec 插件中配置命令為“python”、參數為“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通過快捷鍵“F6”運行 Python 代碼。

See all articles