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Python装饰器与面向切面编程

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python装饰器与面向切面编程，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4953字，纯文字阅读大概需要8分钟。

内容图文

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。

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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：

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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！

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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！

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#-*- 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。

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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。

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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：

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@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。

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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：

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  def total_ordering(cls):
      """Class decorator that fills in missing ordering methods"""
      convert = {
          ‘__lt__‘: [(‘__gt__‘, lambda self, other: other < self),
                     (‘__le__‘, lambda self, other: not other < self),
                     (‘__ge__‘, lambda self, other: not self < other)],
          ‘__le__‘: [(‘__ge__‘, lambda self, other: other <= self),
                     (‘__lt__‘, lambda self, other: not other <= self),
                     (‘__gt__‘, lambda self, other: not self <= other)],
          ‘__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

 

原文：http://www.cnblogs.com/tychyg/p/5312981.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Python装饰器与面向切面编程全部内容，希望文章能够帮你解决Python装饰器与面向切面编程所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】