如何使用可选参数构建装饰器? [复制]
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【中文标题】如何使用可选参数构建装饰器? [复制]【英文标题】:How to build a decorator with optional parameters? [duplicate] 【发布时间】:2011-04-25 07:15:06 【问题描述】:我想制作一个可以带或不带参数使用的装饰器: 像这样:
class d(object):
def __init__(self,msg='my default message'):
self.msg = msg
def __call__(self,fn):
def newfn():
print self.msg
return fn()
return newfn
@d('This is working')
def hello():
print 'hello world !'
@d
def too_bad():
print 'does not work'
在我的代码中,只有使用带参数的装饰器才有效:如何继续让两者都工作(带参数和不带参数)?
【问题讨论】:
【参考方案1】:我找到了一个例子,你可以使用@trace
或@trace('msg1','msg2')
:不错!
def trace(*args):
def _trace(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print enter_string
func(*args, **kwargs)
print exit_string
return wrapper
if len(args) == 1 and callable(args[0]):
# No arguments, this is the decorator
# Set default values for the arguments
enter_string = 'entering'
exit_string = 'exiting'
return _trace(args[0])
else:
# This is just returning the decorator
enter_string, exit_string = args
return _trace
【讨论】:
我猜它适用于您的情况,也适用于类似情况。但是如果装饰器的参数实际上是一个可调用的呢?您如何区分修饰函数和参数? @ksrini:Ignacio 多年前在他的answer 中指出了这一点。 您也可以通过使用关键字参数(例如@trace(default=...)
)来解决此问题。
为避免这种歧义和一个不必要的内部闭包嵌套级别,请参阅ForeverWintr 的single-line improvement 和PatBenavente 的similar answer elsewhere。跨度>
【参考方案2】:
如果你想给你的装饰器带参数,你需要总是把它作为一个函数来调用:
@d()
def func():
pass
否则,您需要尝试检测参数的差异——换句话说,您需要神奇地猜测调用者的意思。不要创建需要猜测的 API;始终如一地说出你的初衷。
换句话说,一个函数要么是一个装饰器,要么是一个装饰器工厂;不应该两者兼而有之。
请注意,如果您只想存储一个值,则无需编写类。
def d(msg='my default message'):
def decorator(func):
def newfn():
print msg
return func()
return newfn
return decorator
@d('This is working')
def hello():
print 'hello world !'
@d()
def hello2():
print 'also hello world'
【讨论】:
这可能是一个很好的建议,但正如 Ignacio Vazquez-Abrams 解释的那样,一个函数不能同时做这两个是不正确的。最好在答案中解释一下。 @Muhammad:我没说不能,我说不应该。 我明白了。但是,如果对这一点进行更好的解释,答案的价值会更高。只是说。 这是一个比 Eric 提供的真正可选的示例更易于理解的示例。 Python 新手可能会比在这个中更快地迷失在那个中。 我不考虑检查作为“猜测”传递的参数的类型或数量,但确实认为在某些情况下必须通过@d()
而不是通常的@d
记住和使用装饰器糟糕的建议——包括因为它看起来很奇怪/奇怪。【参考方案3】:
如果你不介意使用命名参数,我做了一些类似于你需要的东西:
def cached_property(method=None, get_attribute=lambda a: '_%s_cached' % (a,)):
"""
Caches an object's attribute.
Can be used in the following forms:
@cached_property
@cached_property()
@cached_property(get_attribute=lambda x: 'bla')
@param method: the method to memoizes
@param get_attribute: a callable that should return the cached attribute
@return a cached method
"""
def decorator(method):
def wrap(self):
private_attribute = get_attribute(method.__name__)
try:
return getattr(self, private_attribute)
except AttributeError:
setattr(self, private_attribute, method(self))
return getattr(self, private_attribute)
return property(wrap)
if method:
# This was an actual decorator call, ex: @cached_property
return decorator(method)
else:
# This is a factory call, ex: @cached_property()
return decorator
这是因为只有一个非关键字参数,被装饰的函数被传递给装饰器。
请注意,我还使用了传递给装饰函数的参数,在本例中为“self”。
【讨论】:
【参考方案4】:这会起作用。
def d(arg):
if callable(arg): # Assumes optional argument isn't.
def newfn():
print('my default message')
return arg()
return newfn
else:
def d2(fn):
def newfn():
print(arg)
return fn()
return newfn
return d2
@d('This is working')
def hello():
print('hello world !')
@d # No explicit arguments will result in default message.
def hello2():
print('hello2 world !')
@d('Applying it twice')
@d('Would also work')
def hello3():
print('hello3 world !')
hello()
hello2()
hello3()
输出:
This is working
hello world !
my default message
hello2 world !
Applying it twice
Would also work
hello3 world !
如果装饰器函数@
invocation 未传递任何显式参数,则使用以下def
中定义的函数调用它。如果它是传递的参数,那么首先用它们调用它,然后那个初步调用的结果(它本身也必须是一个可调用的)被调用的函数是定义。无论哪种方式,最后一次或唯一一次调用的返回值都绑定到定义的函数名。
【讨论】:
太好了,真是个答案!【参考方案5】:您必须检测装饰器的参数是否为函数,并在这种情况下使用简单的装饰器。然后你需要希望你永远不需要只向参数化装饰器传递一个函数。
【讨论】:
以上是关于如何使用可选参数构建装饰器? [复制]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章