python装饰器
2015-06-30 22:14
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装饰器入门
以显示时间为例子:定义一个显示当前时间的函数:from datetime import datetime def now(): print(datetime.utcnow())
当调用now()的时候,会显示出当前时间
我们想在显示时间之前(或之后),添加一点功能,但是我们又不想更改函数和整体结构。此时,我们就需要装饰器来实现这个功能
装饰器的作用在于 在代码运行期间动态增加功能(在执行某个函数之前或之后动态的增加功能)
现在,我们想在显示时间之前显示某些东西(这里我显示调用的函数名)
import functools def log(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kw): print('call %s()' % fun.__name__) return fun(*args, **kw) return wrapper @log def now(): print(datetime.utcnow())
此时我们调用now()函数,将返回:
call now() 当前时间
把@log 放到now()的定义处,相当于执行了
now = log(now)
如果装饰器本身需要传入参数,我们需要增加一个函数:
import functools def log(text): def decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kw): print('The function is %s, %s' % (func.__name__, text), end=' ') return func(*args, **kw) return wrapper return decorator @log(‘The time is ’) def now(): print(datetime.utcnow())
此时我们调用now()函数,将返回:
The function is now, the time is 当前时间
三层嵌套相当于执行了
now = log(text)(now)
首先执行log(text),返回一个decorator函数,然后执行decorator(now),返回一个wrapper函数
我们可以尝试输入
now.__name__来查看现在now的函数,结果是‘wrapper’
在带参数的装饰器中,如果未加入
@functools.wraps(func)则用
now.__name__查看,结果是‘wrapper’, 本例中加入了wraps,所以使用
now.__name__查看, 结果是‘now’
functools.wraps(func)源码分析
在运行以上程序的时候,对装饰器设置断点,逐步查询(以没有参数的装饰器为例)当运行到functools.wraps(func)时,会进入functools.py的wraps函数:
def wraps(wrapped, assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated = WRAPPER_UPDATES): return partial(update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned=assigned, updated=updated)
参数wrapped是传入的func参数,其他两个参数如下:
WRAPPER_ASSIGNMENTS = ('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__', '__annotations__') WRAPPER_UPDATES = ('__dict__',)
wraps函数会返回一个partial函数。
partial函数的作用是把wrapped、assigned、updated这三个参数传给update_wrapper函数,然后返回一个新函数
partial是偏函数,当传入的参数为**kw时,其作用是把一个函数的某些参数给固定住(即设置默认值),返回一个新函数;当传入的参数为*args时,会把该参数自动加入到原函数中,返回一个新函数
在wraps源码中,可以发现,使用的是传入**kw参数
在partial函数中,我们可以看到一个update_wrapper函数和三个参数
def partial(func, *args, **keywords): def newfunc(*fargs, **fkeywords): newkeywords = keywords.copy() newkeywords.update(fkeywords) return func(*(args + fargs), **newkeywords) newfunc.func = func newfunc.args = args newfunc.keywords = keywords return newfunc try: from _functools import partial except ImportError: pass
根据partical函数的源码来看,里面提供的newfunc函数的作用就是生成一个新函数
接下来看函数update_wrapper
def update_wrapper(wrapper, wrapped, assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated = WRAPPER_UPDATES): for attr in assigned: try: value = getattr(wrapped, attr) except AttributeError: pass else: setattr(wrapper, attr, value) for attr in updated: getattr(wrapper, attr).update(getattr(wrapped, attr, {})) # Issue #17482: set __wrapped__ last so we don't inadvertently copy it # from the wrapped function when updating __dict__ wrapper.__wrapped__ = wrapped # Return the wrapper so this can be used as a decorator via partial() return wrapper
在函数update_wrapper中,wrapper表示@functools.wraps(func)后面紧跟着定义的函数,wrapped表示函数wraps传入的参数func(也就是要修饰的目标函数)
该update_wrapper函数会把wrapped中的assigned复制给wrapper,并更新wrapper中的
__dict__,返回wrapper函数
update_wrapper函数是functools.wraps主要功能提供者,负责拷贝原函数的属性(assigned和updated)
总结一下:
functools.wraps(func)是装饰器的装饰器,主要作用是用来包装函数wrapper,通过拷贝原函数func的属性给wrapper的方式,使被包装的函数wrapper更像原函数func@functools.wraps(func) = 把update_wrapper函数与func以及其他参数绑定,生成一个新函数newfunc;然后执行newfunc函数(实际运行进行了参数固定的update_wrapper函数),把func更新到wrapper中,使得外部可以直接调用wrapper(wrapper在语句@functools.wraps(func)定义),从而达到动态地增加函数的功能的作用
functools.wraps(func)是装饰器的装饰器:
原函数 @functools.wraps(func)
def wrapper():
...
func()
...
等价形式 wrapper = functools.wraps(func)(wrapper) #类似于前面讲的带参数的装饰器
等价形式 wrapper = partial(update_wrapper, wrapped=func, assigned=assigned, updated=updated)(wrapper)
进一步等价 wrapper = update_wrapper(wrapper=wrapper, wrapped=func, assigned=assigned, updated=updated)
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