def foo():
print('i am foo')
现在有一个新的需求,希望可以记录下函数的执行日志,于是在代码中添加日志代码:
def foo():
print('i am foo')
logging.info("foo is running")
bar()、bar2()也有类似的需求,怎么做?再写一个logging在bar函数里?这样就造成大量雷同的代码,为了减少重复写代码,我们可以这样做,重新定义一个函数:专门处理日志 ,日志处理完之后再执行真正的业务代码
def use_logging(func):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
func()
def bar():
print('i am bar')
use_logging(bar)
逻辑上不难理解,但是这样的话,我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数 。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构,之前执行业务逻辑时,执行运行bar(),但是现在不得不改成use_logging(bar) 。那么有没有更好的方式的呢?当然有,答案就是装饰器 。
简单装饰器
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def bar():
print('i am bar')
bar = use_logging(bar)
bar()
函数use_logging就是装饰器,它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面,看起来像bar被use_logging装饰了 。在这个例子中,函数进入和退出时,被称为一个横切面(Aspect),这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming) 。
@符号是装饰器的语法糖,在定义函数的时候使用,避免再一次赋值操作
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
@use_logging
def foo():
print("i am foo")
@use_logging
def bar():
print("i am bar")
bar()
如上所示,这样我们就可以省去bar = use_logging(bar)这一句了,直接调用bar()即可得到想要的结果 。如果我们有其他的类似函数 , 我们可以继续调用装饰器来修饰函数 , 而不用重复修改函数或者增加新的封装 。这样,我们就提高了程序的可重复利用性,并增加了程序的可读性 。
装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数,可以被赋值给其他变量,可以作为返回值,可以被定义在另外一个函数内 。
带参数的装饰器
装饰器还有更大的灵活性 , 例如带参数的装饰器:在上面的装饰器调用中,比如@use_logging,该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数 。装饰器的语法允许我们在调用时,提供其它参数,比如@decorator(a) 。这样,就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性 。
def use_logging(level):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == "warn":
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
return decorator
@use_logging(level="warn")
def foo(name='foo'):
print("i am %s" % name)
foo()
上面的use_logging是允许带参数的装饰器 。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装,并返回一个装饰器 。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包 。当我 们使用@use_logging(level="warn")调用的时候,Python能够发现这一层的封装,并把参数传递到装饰器的环境中 。
类装饰器
再来看看类装饰器,相比函数装饰器,类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点 。使用类装饰器还可以依靠类内部的\_\_call\_\_方法,当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时,就会调用此方法 。
class Foo(object):
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