翻译：《实用的Python编程》07_04_Function_decorators

Posted 2021-09-15 codists

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7.4 函数装饰器

本节介绍装饰器（decorator）。因为这是一个高级主题，所以我们只做简单介绍。

译注：根据译者个人的猜测，在《设计模式》(《 Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software》)一书中写到 decorator also known as wrapper，所以下文提到包装器（wrapper），其实说的就是装饰器。这里为了保持和原文一致，所以翻译的时候没有将“包装器”替换为“装饰器”。

日志示例

考虑这样一个函数：

def add(x, y):
    return x + y

考虑给 add(x, y) 函数添加日志功能：

def add(x, y):
    print(\'Calling add\')
    return x + y

也带有日志功能的 sub(x, y)函数：

def sub(x, y):
    print(\'Calling sub\')
    return x - y

观察

观察： 这是一种重复。

在有大量重复代码的地方编写程序通常很烦人。这些代码不仅写起来枯燥，维护起来也很麻烦。尤其是你决定更改其工作方式的时候（例如，可能是另一种类型的日志记录）。

记录日志的代码

也许你可以创建一个添加了日志功能的函数。例如包装器（wrapper）：

def logged(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(\'Calling\', func.__name__)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

使用该函数：

def add(x, y):
    return x + y

logged_add = logged(add)

当调用 logged 返回的函数时会发生什么？

logged_add(3, 4)      # You see the logging message appear

此示例阐明了创建所谓的包装器函数（wrapper function） 的过程。

包装器是一个函数，它包装了另一个带有额外处理功能的函数，但在其它方面与原始函数的工作方式完全相同。

>>> logged_add(3, 4)
Calling add   # Extra output. Added by the wrapper
7
>>>

注意事项：logged() 函数创建了一个包装器，并作为结果返回。

装饰器

在 Python 中，在函数中使用包装器非常常见。因为如此普遍，所以有一个特殊的语法。

def add(x, y):
    return x + y
add = logged(add)

# Special syntax
@logged
def add(x, y):
    return x + y

该特殊语法执行与上面完全相同的确切步骤。装饰器只是一种新语法，用于装饰函数。

说明

对于装饰器而言，还有许多比这里展示的更微妙的细节，例如，在类里面使用装饰器，或者对同一个函数使用多个装饰器。不过，这里的例子已经很好地说明了如何使用它们。一般而言，它是对出现在各种函数定义中的重复代码的响应。装饰器可以将重复代码移至中心定义。

练习

练习 7.10：计时装饰器

如果你定义了一个函数，那么函数的名称和函数所属模块的名称会分别存储到 __name__ 和 __module__属性中。示例：

>>> def add(x,y):
     return x+y

>>> add.__name__
\'add\'
>>> add.__module__
\'__main__\'
>>>

请创建 timethis.py 文件，并在文件中编写 timethis(func) 函数。timethis(func) 函数包装一个具有额外逻辑层的函数，逻辑层打印出函数执行所需要的事件。为此，你将在函数中添加如下计时调用。

start = time.time()
r = func(*args,**kwargs)
end = time.time()
print(\'%s.%s: %f\' % (func.__module__, func.__name__, end-start))

（timethis(func)）装饰器工作方式示例：

>>> from timethis import timethis
>>> @timethis
def countdown(n):
        while n > 0:
             n -= 1

>>> countdown(10000000)
__main__.countdown : 0.076562
>>>

讨论：@timethis 装饰器可以放在任何函数的前面，即你应该把装饰器用作性能调优（performance tuning）的诊断工具。

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注：完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh