使用装饰器作为类来装饰 Python 类
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【中文标题】使用装饰器作为类来装饰 Python 类【英文标题】:Decorating a Python class with a decorator as a class 【发布时间】:2021-07-16 04:15:18 【问题描述】:需要一些帮助来实现/理解装饰器作为一个类在 Python 中是如何工作的。我发现的大多数示例要么是装饰一个类,但作为一个函数实现,要么是作为一个类实现,但装饰一个函数。我的目标是创建实现为类和装饰类的装饰器。
更具体地说,我想创建一个@Logger
装饰器并在我的一些课程中使用它。这个装饰器所做的只是在类中注入一个self.logger
属性,所以每次我用@Logger
装饰一个类时,我就可以在它的方法中使用self.logger.debug()
。
一些初步问题:
-
装饰器的
__init__
接收什么作为参数?我将只接收装饰类和一些最终的装饰器参数,这实际上是大多数情况下发生的情况,但请查看下面的输出 DOMElementFeatureExtractor
。为什么它会收到所有这些参数?
__call__
方法呢?它会收到什么?
如何为装饰器提供参数(@Logger(x='y')
)?是否会传递给__init__
方法?
我真的应该在__call__
方法中返回一个类的实例吗? (只有这样我才能让它工作)
链接装饰器怎么样?如果之前的装饰器已经返回了该类的一个实例,那将如何工作?为了能够@Logger @Counter MyClass:
,我应该在下面的示例中修复什么?
请查看此示例代码。我创建了一些虚拟示例,但最后你可以看到我真实项目中的一些代码。
你可以在最后找到输出。
对于理解作为类实现的 Python 类装饰器的任何帮助将不胜感激。
谢谢
from abc import ABC, abstractmethod
class ConsoleLogger:
def __init__(self):
pass
def info(self, message):
print(f'INFO message')
def warning(self, message):
print(f'WARNING message')
def error(self, message):
print(f'ERROR message')
def debug(self, message):
print(f'DEBUG message')
class Logger(object):
""" Logger decorator, adds a 'logger' attribute to the class """
def __init__(self, cls, *args, **kwargs):
print(cls, *args, **kwargs)
self.cls = cls
def __call__(self, *args, **kwargs):
print(self.cls.__name__)
logger = ConsoleLogger()
setattr(self.cls, 'logger', logger)
return self.cls(*args, **kwargs)
class Counter(object):
""" Counter decorator, counts how many times a class has been instantiated """
count = 0
def __init__(self, cls, *args, **kwargs):
self.cls = cls
def __call__(self, *args, **kwargs):
count += 1
print(f'Class self.cls has been initialized count times')
return self.cls(*args, **kwargs)
@Logger
class A:
""" Simple class, no inheritance, no arguments in the constructor """
def __init__(self):
self.logger.info('Class A __init__()')
class B:
""" Parent class for B1 """
def __init__(self):
pass
@Logger
class B1(B):
""" Child class, still no arguments in the constructor """
def __init__(self):
super().__init__()
self.logger.info('Class B1 __init__()')
class C(ABC):
""" Abstract class """
def __init__(self):
super().__init__()
@abstractmethod
def do_something(self):
pass
@Logger
class C1(C):
""" Concrete class, implements C """
def __init__(self):
self.logger.info('Class C1 __init__()')
def do_something(self):
self.logger.info('something')
@Logger
class D:
""" Class receives parameter on intantiation """
def __init__(self, color):
self.color = color
self.logger.info('Class D __init__()')
self.logger.debug(f'color = color')
class AbstractGenerator(ABC):
def __init__(self):
super().__init__()
self.items = None
self.next_item = None
@abstractmethod
def __iter__(self):
pass
def __next__(self):
pass
def __len__(self):
pass
def __getitem__(self, key):
pass
class AbstractDOMElementExtractor(AbstractGenerator):
def __init__(self, parameters, content):
super().__init__()
self.parameters = parameters
self.content = content
@Logger
class DOMElementExtractor(AbstractDOMElementExtractor):
def __init__(self, parameters, content):
super().__init__(parameters, content)
def __iter__(self):
self.logger.debug('__iter__')
def __next__(self):
self.logger.debug('__next__')
def __len__(self):
self.logger.debug('__len__')
def __getitem__(self, key):
self.logger.debug('__getitem__')
class DOMElementFeatureExtractor(DOMElementExtractor):
def __init__(self, parameters, content):
super().__init__(parameters, content)
class DocumentProcessor:
def __init__(self):
self.dom_element_extractor = DOMElementExtractor(parameters=, content='')
def process(self):
self.dom_element_extractor.__iter__()
a = A()
b1 = B1()
c1 = C1()
c1.do_something()
d = D(color='Blue')
document_processor = DocumentProcessor()
document_processor.process()
输出:
<class '__main__.A'>
<class '__main__.B1'>
<class '__main__.C1'>
<class '__main__.D'>
<class '__main__.DOMElementExtractor'>
DOMElementFeatureExtractor (<__main__.Logger object at 0x7fae27c26400>,) '__module__': '__main__', '__qualname__': 'DOMElementFeatureExtractor', '__init__': <function DOMElementFeatureExtractor.__init__ at 0x7fae27c25840>, '__classcell__': <cell at 0x7fae27cf09d8: empty>
A
INFO Class A __init__()
B1
INFO Class B1 __init__()
C1
INFO Class C1 __init__()
INFO something
D
INFO Class D __init__()
DEBUG color = Blue
DOMElementExtractor
DEBUG __iter__
【问题讨论】:
我很好奇这个class AbstractDOMElementExtractor(AbstractGenerator):
是如何工作的,因为它没有实现基类中定义的抽象方法。
还有,为什么需要一个装饰器作为一个类?
我相信这里的答案可能会对您的一些问题有所帮助***.com/questions/10294014/…
关于将装饰器作为一个类的需求,没有必要,只是喜欢与类一起工作并有兴趣了解它是如何工作的。
关于AbstractDOMElementExtractor
,因为该类没有在任何地方实例化,我想它可以将实现推迟到该类继承并实际实例化的任何地方,在这种情况下DOMElementExtractor
【参考方案1】:
不会是一个完整的答案,但我认为复习装饰器的基础知识会很有帮助。这就是装饰的样子:
@Logger
class A:
# A's code
根据定义,它相当于这样做:
class A
# A's code
A = Logger(A) # Logger has to be callable because...it's called
消息来源经常说装饰器“修改”,但这实际上只是预期用途。从技术上讲,您只需要A
有一个定义(如函数、方法或类)和Logger
即可调用。如果Logger
返回"Hello, World"
,这就是A
的样子。
好的,让我们假设我们没有装饰 A
并考虑一下 Logger(A)
需要什么来“修改”。好吧,A
是一个类,您调用一个类来创建实例:A(*args)
。因此,Logger(A)(*args)
也必须是 A
的实例。但是Logger(A)
不是A
类,它是Logger
的一个实例。幸运的是,您可以通过在其类中定义 __call__
方法来使实例可调用。 Logger
的__call__
方法调用存储在其cls
属性中的类并返回实例。
至于装饰器中的参数,考虑它的等价物也很有帮助。你有兴趣这样做:
@Logger(x='y')
class A:
# A code
所以就相当于这样:
class A:
# A code
A = Logger(x = 'y')(A)
注意Logger
本身不将A
作为参数。它将'y'
作为参数并返回另一个 以A
作为参数的可调用对象。所以如果Logger
是一个类,Logger(x = 'y')
将是一个Logger
实例。如果类具有__call__
方法,则类的实例也可以用作装饰器!
【讨论】:
以上是关于使用装饰器作为类来装饰 Python 类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
作为基类一部分的 Python 装饰器不能用于装饰继承类中的成员函数