Python修饰器的函数式编程

本文转载自酷壳http://coolshell.cn/articles/11265.html

Python的修饰器的英文名叫Decorator，当你看到这个英文名的时候，你可能会把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了，其实这是完全不同的两个东西。虽然好像，他们要干的事都很相似——都是想要对一个已有的模块做一些“修饰工作”，所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰（一些小功能，这些小功能可能好多模块都会用到），但又不让这个小装饰（小功能）侵入到原有的模块中的代码里去。但是OO的Decorator简直就是一场恶梦，不信你就去看看wikipedia上的词条（Decorator Pattern）里的UML图和那些代码，这就是我在《 从面向对象的设计模式看软件设计》“餐后甜点”一节中说的，OO鼓励了——“厚重地胶合和复杂层次”，也是《 如此理解面向对象编程》中所说的“OO的狂热者们非常害怕处理数据”，Decorator Pattern搞出来的代码简直就是OO的反面教程。
Python 的 Decorator在使用上和Java/C#的Annotation很相似，就是在方法名前面加一个@XXX注解来为这个方法装饰一些东西。但是，Java/C#的Annotation也很让人望而却步，太TMD的复杂了，你要玩它，你需要了解一堆Annotation的类库文档，让人感觉就是在学另外一门语言。
而Python使用了一种相对于Decorator Pattern和Annotation来说非常优雅的方法，这种方法不需要你去掌握什么复杂的OO模型或是Annotation的各种类库规定，完全就是语言层面的玩法：一种函数式编程的技巧。如果你看过本站的《函数式编程》，你一定会为函数式编程的那种“描述你想干什么，而不是描述你要怎么去实现”的编程方式感到畅快。（如果你不了解函数式编程，那在读本文之前，还请你移步去看看《函数式编程》） 好了，我们先来点感性认识，看一个Python修饰器的Hello World的代码。

Hello World

下面是代码：
文件名：hello.py当你运行代码，你会看到如下输出：
你可以看到如下的东西：
1）函数foo前面有个@hello的“注解”，hello就是我们前面定义的函数hello2）在hello函数中，其需要一个fn的参数（这就用来做回调的函数）3）hello函数中返回了一个inner函数wrapper，这个wrapper函数回调了传进来的fn，并在回调前后加了两条语句。

Decorator 的本质

对于Python的这个@注解语法糖- Syntactic Sugar 来说，当你在用某个@decorator来修饰某个函数func时，如下所示:
其解释器会解释成下面这样的语句：
尼玛，这不就是把一个函数当参数传到另一个函数中，然后再回调吗？是的，但是，我们需要注意，那里还有一个赋值语句，把decorator这个函数的返回值赋值回了原来的func。 根据《函数式编程》中的first class functions中的定义的，你可以把函数当成变量来使用，所以，decorator必需得返回了一个函数出来给func，这就是所谓的higher order function 高阶函数，不然，后面当func()调用的时候就会出错。 就我们上面那个hello.py里的例子来说，
被解释成了：
是的，这是一条语句，而且还被执行了。你如果不信的话，你可以写这样的程序来试试看：
没了，就上面这段代码，没有调用wfg()的语句，你会发现， fuck函数被调用了，而且还很NB地输出了我们每个人的心声！
再回到我们hello.py的那个例子，我们可以看到，hello(foo)返回了wrapper()函数，所以，foo其实变成了wrapper的一个变量，而后面的foo()执行其实变成了wrapper()。
知道这点本质，当你看到有多个decorator或是带参数的decorator，你也就不会害怕了。
比如：多个decorator
相当于：
比如：带参数的decorator：
相当于：
这意味着decorator(arg1, arg2)这个函数需要返回一个“真正的decorator”。

带参数及多个Decrorator

我们来看一个有点意义的例子：
html.py在上面这个例子中，我们可以看到：makeHtmlTag有两个参数。所以，为了让 hello = makeHtmlTag(arg1, arg2)(hello) 成功，makeHtmlTag 必需返回一个decorator（这就是为什么我们在makeHtmlTag中加入了real_decorator()的原因），这样一来，我们就可以进入到 decorator 的逻辑中去了—— decorator得返回一个wrapper，wrapper里回调hello。看似那个makeHtmlTag() 写得层层叠叠，但是，已经了解了本质的我们觉得写得很自然。
你看，Python的Decorator就是这么简单，没有什么复杂的东西，你也不需要了解过多的东西，使用起来就是那么自然、体贴、干爽、透气，独有的速效凹道和完美的吸收轨迹，让你再也不用为每个月的那几天感到焦虑和不安，再加上贴心的护翼设计，量多也不用当心。对不起，我调皮了。
什么，你觉得上面那个带参数的Decorator的函数嵌套太多了，你受不了。好吧，没事，我们看看下面的方法。

class式的 Decorator

首先，先得说一下，decorator的class方式，还是看个示例：
上面这个示例展示了，用类的方式声明一个decorator。我们可以看到这个类中有两个成员：
1）一个是__init__()，这个方法是在我们给某个函数decorator时被调用，所以，需要有一个fn的参数，也就是被decorator的函数。
2）一个是__call__()，这个方法是在我们调用被decorator函数时被调用的。
上面输出可以看到整个程序的执行顺序。
这看上去要比“函数式”的方式更易读一些。
下面，我们来看看用类的方式来重写上面的html.py的代码：
html.py上面这段代码中，我们需要注意这几点：
1）如果decorator有参数的话，__init__() 成员就不能传入fn了，而fn是在__call__的时候传入的。
2）这段代码还展示了 wrapped(*args, **kwargs) 这种方式来传递被decorator函数的参数。（其中：args是一个参数列表，kwargs是参数dict，具体的细节，请参考Python的文档或是StackOverflow的这个问题，这里就不展开了）

用Decorator设置函数的调用参数

你有三种方法可以干这个事：
第一种，通过 **kwargs，这种方法decorator会在kwargs中注入参数。
第二种，约定好参数，直接修改参数
第三种，通过 *args 注入

Decorator的副作用

到这里，我相信你应该了解了整个Python的decorator的原理了。
相信你也会发现，被decorator的函数其实已经是另外一个函数了，对于最前面那个hello.py的例子来说，如果你查询一下foo.__name__的话，你会发现其输出的是“wrapper”，而不是我们期望的“foo”，这会给我们的程序埋一些坑。所以，Python的functool包中提供了一个叫wrap的decorator来消除这样的副作用。下面是我们新版本的hello.py。
文件名：hello.py当然，即使是你用了functools的wraps，也不能完全消除这样的副作用。
来看下面这个示例：
你会发现，即使是你你用了functools的wraps，你在用getargspec时，参数也不见了。
要修正这一问，我们还得用Python的反射来解决，下面是相关的代码：
当然，我相信大多数人的程序都不会去getargspec。所以，用functools的wraps应该够用了。

一些decorator的示例

好了，现在我们来看一下各种decorator的例子：
给函数调用做缓存这个例实在是太经典了，整个网上都用这个例子做decorator的经典范例，因为太经典了，所以，我这篇文章也不能免俗。
上面这个例子中，是一个斐波拉契数例的递归算法。我们知道，这个递归是相当没有效率的，因为会重复调用。比如：我们要计算fib(5)，于是其分解成fib(4) + fib(3)，而fib(4)分解成fib(3)+fib(2)，fib(3)又分解成fib(2)+fib(1)…… 你可看到，基本上来说，fib(3), fib(2), fib(1)在整个递归过程中被调用了两次。
而我们用decorator，在调用函数前查询一下缓存，如果没有才调用了，有了就从缓存中返回值。一下子，这个递归从二叉树式的递归成了线性的递归。
Profiler的例子这个例子没什么高深的，就是实用一些。
注册回调函数下面这个示例展示了通过URL的路由来调用相关注册的函数示例：
注意：
1）上面这个示例中，用类的实例来做decorator。
2）decorator类中没有__call__()，但是wrapper返回了原函数。所以，原函数没有发生任何变化。
给函数打日志下面这个示例演示了一个logger的decorator，这个decorator输出了函数名，参数，返回值，和运行时间。
上面那个打日志还是有点粗糙，让我们看一个更好一点的（带log level参数的）：
但是，上面这个带log level参数的有两具不好的地方，
1） loglevel不是debug的时候，还是要计算函数调用的时间。
2） 不同level的要写在一起，不易读。
我们再接着改进：
你可以看到两点，
1）我们分了两个log level，一个是info的，一个是debug的，然后我们在外尾根据不同的参数返回不同的decorator。
2）我们把info和debug中的相同的代码抽到了一个叫_basic_log的函数里，DRY原则。
一个MySQL的Decorator下面这个decorator是我在工作中用到的代码，我简化了一下，把DB连接池的代码去掉了，这样能简单点，方便阅读。
线程异步下面量个非常简单的异步执行的decorator，注意，异步处理并不简单，下面只是一个示例。

其它

关于更多的示例，你可以参看： Python Decorator Library
关于Python Decroator的各种提案，可以参看：Python Decorator Proposals
（全文完）