Python 装饰器之 functools.wraps，,这次需要讲的更细一些

Python 装饰器之 functools.wraps，,这次需要讲的更细一些

Decorator

在以前的 Blog 中曾经简单写过 Decorator。这次需要讲的更细一些。

Decorator 通过返回包装对象实现间接调用,以此插入额外逻辑。是从老大那边偷来的哪里摘抄来的，应该算是言简意赅了。

@dec2
@dec1
def func(arg1, arg2, ...):
    pass

可以还原成

def func(arg1, arg2, ...):
    pass
func = dec2(dec1(func))

@decomaker(argA, argB, ...)
def func(arg1, arg2, ...):
    pass

可以还原成

func = decomaker(argA, argB, ...)(func)

In [1]: def outer(func):
   ...:     def inner():
   ...:         print "before func"
   ...:         ret = func()
   ...:         return ret + 1
   ...:     return inner #返回 inner 函数对象
   ...:

In [2]: @outer  # 解释器执⾏行 foo = outer(foo)
   ...: def foo():
   ...:     return 1
   ...:

In [3]: foo
Out[3]: <function __main__.inner>

In [4]: foo()
        before func
Out[4]: 2

这个过程中执行了下面几步

1. 函数 foo 作为 装饰器 outer 的参数被传入
2. 函数 inner 对 func 进行调用，然后装饰器 outer 返回 inner
3. 原来的函数名 foo 关联到 inner，如上面的foo 所示，调用 foo 时间上是在调用 inner

装饰器不仅可以用函数返回包装对象，也可以是个类，不过这种方法太尼玛啰嗦，这里就不介绍了，想了解的自己去翻吧。下面我们写一个有点用处的 Decorator。 假想我们有个coordinate类，而且这个类提供了 x, y坐标，而我们要对两个coordinate 对象进行计算。代码如下：

class Coordinate(object):
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
    def __repr__(self):
        return "Coord: " + str(self.__dict__)

def add(a, b):
    return Coordinate(a.x + b.x, a.y + b.y)

def sub(a, b):
    return Coordinate(a.x - b.x, a.y - b.y)

In [8]: one = Coordinate(100, 200)

In [9]: two = Coordinate(300, 200)

In [10]: three = Coordinate(-100, -100)

In [11]: sub(one, three)
Out[11]: Coord: {'y': 300, 'x': 200}

In [12]: add(one, three)
Out[12]: Coord: {'y': 100, 'x': 0}

In [13]: sub(one, two)
Out[13]: Coord: {'y': 0, 'x': -200}

上面例子中的sub(one, two)与three都有负数，当我们把坐标限制在第一象限时，这两个就不符合我们的要求，用 Decorator 来做一个检测再好不过了

In [14]: def wrapper(func):
   ....:     def checker(a, b):
   ....:         if a.x < 0 or a.y < 0:
   ....:             a = Coordinate(a.x if a.x > 0 else 0, a.y if a.y > 0 else 0)
   ....:         if b.x < 0 or b.y < 0:
   ....:             b = Coordinate(b.x if b.x > 0 else 0, b.y if b.y > 0 else 0)
   ....:         ret = func(a, b)
   ....:         if ret.x < 0 or ret.y <0:
   ....:             ret = Coordinate(ret.x if ret.x > 0 else 0, ret.y if ret.y > 0 else 0)
   ....:         return ret
   ....:     return checker
   ....:
In [16]: @wrapper
   ....: def add(a, b):
   ....:     return Coordinate(a.x + b.x, a.y + b.y)
   ....:

In [17]: @wrapper
   ....: def sub(a, b):
   ....:     return Coordinate(a.x - b.x, a.y + b.y)
   ....:

In [18]: add(one, three)
Out[18]: Coord: {'y': 200, 'x': 100}

In [19]: one
Out[19]: Coord: {'y': 200, 'x': 100}

In [20]: sub(one, two)
Out[20]: Coord: {'y': 400, 'x': 0}

这样，只计算的函数add与sub前面加一个 Decorator 就可以完成坐标的校验。比在函数内实现要优雅一些。

Decorator 还可以为类增加额外的成员，

Python

In [21]: def hello(cls):
   ....:     cls.hello = staticmethod(lambda: "HELLO")
   ....:     return cls
   ....:

In [22]: <a href="http://www.jobbole.com/members/Hello">@hello</a>
   ....: class World(object):pass
   ....:

In [23]: World.hello
Out[23]: <function __main__.<lambda>>

In [24]: World.hello()
Out[24]: 'HELLO'

functools.wraps

我们在使用 Decorator 的过程中，难免会损失一些原本的功能信息。直接拿 stackoverflow 里面的栗子

def logged(func):
    def with_logging(*args, **kwargs):
        print func.__name__ + " was called"
        return func(*args, **kwargs)
    return with_logging

@logged
def f(x):
   """does some math"""
   return x + x * x

def f(x):
    """does some math"""
    return x + x * x
f = logged(f)

In [24]: f.__name__
Out[24]: with_logging

而functools.wraps 则可以将原函数对象的指定属性复制给包装函数对象, 默认有 __module__、__name__、__doc__,或者通过参数选择。代码如下：

from functools import wraps
def logged(func):
    @wraps(func)
    def with_logging(*args, **kwargs):
        print func.__name__ + " was called"
        return func(*args, **kwargs)
    return with_logging

@logged
def f(x):
   """does some math"""
   return x + x * x

print f.__name__  # prints 'f'
print f.__doc__   # prints 'does some math'