Python装饰器的应用场景代码总结
作者:临渊
这篇文章主要介绍了Python装饰器的应用场景,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
装饰器的应用场景
- 附加功能
 - 数据的清理或添加:
  
- 函数参数类型验证 @require_ints 类似请求前拦截
 - 数据格式转换 将函数返回字典改为 JSON/YAML 类似响应后篡改
 - 为函数提供额外的数据 mock.patch
 
 - 函数注册
  
- 在任务中心注册一个任务
 - 注册一个带信号处理器的函数
 
 
不同应用场景下装饰器实现
函数注册表
简单注册表
funcs = [] def register(func): funcs.append(func) return func @register def a(): return 3 @register def b(): return 5 # 访问结果 result = [func() for func in funcs]
注册表隔离(使用类的不同实例)
class Registry(object):
  def __init__(self):
    self._funcs = []
  
  def register(self, func):
    self._funcs.append(func)
    
  def run_all(self):
    return [func() for func in self._funcs] 
r1 = Registry()
r2 = Registry()
@r1.register
def a():
  return 3
  
@r2.register
def b():
  return 5
  
@r1.register
@r2.register
执行时封装代码
类型检查
from functools import wraps
def require_ints(func):
  @wraps(func) # 将func的信息复制给inner
  def inner(*args, **kwargs):
    for arg list(args) + list(kwargs.values()):
      if not isinstance(arg, int:
        raise TypeError("{} 只接受int类型参数".format(func.__name__)
    return func(*args, **kwargs)
  return inner
用户验证
from functools import wraps
class User(object):
  def __init__(self, username, email):
    self.username = username
    self.email = email
    
class AnonymousUser(object):
  def __init__(self):
    self.username = self.email = None
  def __nonzero__(self): # 将对象转换为bool类型时调用
    return False
def requires_user(func):
  @wraps(func)
  def inner(user, *args, **kwargs): # 由于第一个参数无法支持self, 该装饰器不支持装饰类
    if user and isinstance(user, User):
      return func(use, *args, **kwargs)
    else:
      raise ValueError("非合法用户")
  return inner
输出格式化
import json
from functools import wraps
def json_output(func): # 将原本func返回的字典格式转为返回json字符串格式
  @wrap(func)
  def inner(*args, **kwargs):
    return json.dumps(func(*args, **kwargs))
  return inner
异常捕获
import json
from functools import wraps
class Error1(Exception):
  def __init__(self, msg):
    self.msg = msg
  def __str__(self):
    return self.msg
    
def json_output(func):
  @wrap(func)
  def inner(*args, **kwargs):
    try:
      result = func(*args, **kwargs)
    except Error1 as ex:
      result = {"status": "error", "msg": str(ex)}
    return json.dumps(result)
  return inner
# 使用方法
@json_ouput
def error():
  raise Error1("该条异常会被捕获并按JSON格式输出")
日志管理
import time
import logging
from functools import wraps
def logged(func):
  @wraps(func)
  def inner(*args, **kwargs): # *args可以装饰函数也可以装饰类
    start = time.time()
    result = func(*args, **kwargs)
    exec_time = time.time() - start
    logger = logging.getLoger("func.logged")
    logger.warning("{} 调用时间:{:.2} 执行时间:{:.2}s 结果:{}".format(func.__name__, start, exec_time, result)
带参数的装饰器
带参数的装饰器相当于一个返回装饰器的函数,@deco(a=1)在调用@之前会首先执行deco(a=1)得到一个实际的装饰器, 带参数的装饰器deco(a=1)模块导入时立即执行
装饰类
为类增加可排序功能(而不通过继承子类扩充父类方法,比如多个类需要增加此功能时)
import time
from functools import wraps
def sortable_by_created(cls):
  original_init = cls.__init__
  @wrap(original_init)
  def new_init(self, *args, **kwargs):
    original_init(*args, **kwargs)
    self._created = time.time()
  cls.__init__ = new_init
  
  cls.__lt__ = lambda self, other: self._created < other._created
  cls.__gt__ = lambda self, other: self._created > other._created
  return cls
也可定义一个SortableByCreated()类, 子类使用多重继承其父类和SortableByCreated
类型转换
函数被装饰后有可能变为一个类的实例,此时为了兼容函数调用,应为所返回的类提供__call__方法
class Task(object):
  def __call__(self, *args, **kwargs):
    return self.run(*args, **kwargs)
  def run(self, *args, **kwargs):
    raise NotImplementedError("子类未实现该接口")
def task(func):
  class SubTask(Task):
    def run(self, *args, **kwargs):
      func(*args, **kwargs)
  return SubTask()
第二章 上下文管理器
定义
包装任意代码
确保执行的一致性
语法
with语句
__enter__和__exit__方法
class ContextManager(object):
  def __init__(self):
    self.entered = False    
  def __enter__(self):
    self.entered = True
    return self    
  def __exit__(self, exc_type, exc_instance, traceback):
    self.entered = False
应用场景
资源清理
import pymysql
class DBConnection(object):
  def __init__(self, *args, **kwargs):
    self.args,self.kwargs = args, kwargs
    
  def __enter__(self):
    self.conn = pymysql.connect(*args, **kwargs)
    return self.conn.cursor()
    
  def __exit__(self, exc_type, exc_instance, trackback):
    self.conn.close()
异常处理(避免重复)
传播异常(__exit__中return False)
终止异常(__exit__中return True)
class BubleExceptions(object):
  def __enter__(self):
    return self
  def __exit__(self, exc_type, exc_instance, trackback):
    if exc_instance:
      print("出现异常: {}".format(exc_instance)
    return False  # return True终止异常
处理特定的异常
class HandleValueError(object):
  def __enter__(self):
    return self
  def __exit__(self, exc_type, exc_instance, trackback):
    if not exc_type: return True
    if issubclass(exc_type, ValueError): 
      print("处理ValueError: {}".format(exc_instance)
    return False
if issubclass...语句改为if exec_type == ValueError则不处理ValueType的子类异常
也可以根据异常的属性来判断是否传播或终止
更简单的语法
import contextlib
@contextlib.contextmanager
def acceptable_error_codes(*codes):
  try:
    yield
  except ShellException as exc_instance:
    if exc_instance.code not in codes:
      raise
    pass
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。
