Если у вас нет длинных объяснений, см. Ответ Паоло Бергантино .
Основы оформления
Функции Python являются объектами
Чтобы понять декораторы, вы должны сначала понять, что функции - это объекты в Python. Это имеет важные последствия. Давайте посмотрим, почему на простом примере:
def shout(word="yes"):
return word.capitalize()+"!"
print(shout())
# outputs : 'Yes!'
# As an object, you can assign the function to a variable like any other object
scream = shout
# Notice we don't use parentheses: we are not calling the function,
# we are putting the function "shout" into the variable "scream".
# It means you can then call "shout" from "scream":
print(scream())
# outputs : 'Yes!'
# More than that, it means you can remove the old name 'shout',
# and the function will still be accessible from 'scream'
del shout
try:
print(shout())
except NameError as e:
print(e)
#outputs: "name 'shout' is not defined"
print(scream())
# outputs: 'Yes!'
Имейте это в виду. Мы скоро вернемся к этому.
Другим интересным свойством функций Python является то, что они могут быть определены внутри другой функции!
def talk():
# You can define a function on the fly in "talk" ...
def whisper(word="yes"):
return word.lower()+"..."
# ... and use it right away!
print(whisper())
# You call "talk", that defines "whisper" EVERY TIME you call it, then
# "whisper" is called in "talk".
talk()
# outputs:
# "yes..."
# But "whisper" DOES NOT EXIST outside "talk":
try:
print(whisper())
except NameError as e:
print(e)
#outputs : "name 'whisper' is not defined"*
#Python's functions are objects
Ссылки на функции
Хорошо, все еще здесь? Теперь самое интересное ...
Вы видели, что функции - это объекты. Следовательно, функции:
- можно присвоить переменной
- можно определить в другой функции
Это означает, что функция может return другую функцию .
def getTalk(kind="shout"):
# We define functions on the fly
def shout(word="yes"):
return word.capitalize()+"!"
def whisper(word="yes") :
return word.lower()+"...";
# Then we return one of them
if kind == "shout":
# We don't use "()", we are not calling the function,
# we are returning the function object
return shout
else:
return whisper
# How do you use this strange beast?
# Get the function and assign it to a variable
talk = getTalk()
# You can see that "talk" is here a function object:
print(talk)
#outputs : <function shout at 0xb7ea817c>
# The object is the one returned by the function:
print(talk())
#outputs : Yes!
# And you can even use it directly if you feel wild:
print(getTalk("whisper")())
#outputs : yes...
Это больше!
Если вы можете return функцию, вы можете передать ее в качестве параметра:
def doSomethingBefore(func):
print("I do something before then I call the function you gave me")
print(func())
doSomethingBefore(scream)
#outputs:
#I do something before then I call the function you gave me
#Yes!
Ну, у вас просто есть все необходимое для понимания декораторов. Видите ли, декораторы являются «обертками», что означает, что они позволяют вам выполнять код до и после функции, которую они декорируют без изменения самой функции.
Декораторы ручной работы
Как вы делаете это вручную:
# A decorator is a function that expects ANOTHER function as parameter
def my_shiny_new_decorator(a_function_to_decorate):
# Inside, the decorator defines a function on the fly: the wrapper.
# This function is going to be wrapped around the original function
# so it can execute code before and after it.
def the_wrapper_around_the_original_function():
# Put here the code you want to be executed BEFORE the original function is called
print("Before the function runs")
# Call the function here (using parentheses)
a_function_to_decorate()
# Put here the code you want to be executed AFTER the original function is called
print("After the function runs")
# At this point, "a_function_to_decorate" HAS NEVER BEEN EXECUTED.
# We return the wrapper function we have just created.
# The wrapper contains the function and the code to execute before and after. It’s ready to use!
return the_wrapper_around_the_original_function
# Now imagine you create a function you don't want to ever touch again.
def a_stand_alone_function():
print("I am a stand alone function, don't you dare modify me")
a_stand_alone_function()
#outputs: I am a stand alone function, don't you dare modify me
# Well, you can decorate it to extend its behavior.
# Just pass it to the decorator, it will wrap it dynamically in
# any code you want and return you a new function ready to be used:
a_stand_alone_function_decorated = my_shiny_new_decorator(a_stand_alone_function)
a_stand_alone_function_decorated()
#outputs:
#Before the function runs
#I am a stand alone function, don't you dare modify me
#After the function runs
Теперь вы, вероятно, хотите, чтобы каждый раз, когда вы звоните a_stand_alone_function, вместо этого вызывался a_stand_alone_function_decorated. Это просто, просто переписать a_stand_alone_function с помощью функции, возвращаемой my_shiny_new_decorator:
a_stand_alone_function = my_shiny_new_decorator(a_stand_alone_function)
a_stand_alone_function()
#outputs:
#Before the function runs
#I am a stand alone function, don't you dare modify me
#After the function runs
# That’s EXACTLY what decorators do!
Декораторы демистифицированы
Предыдущий пример с использованием синтаксиса декоратора:
@my_shiny_new_decorator
def another_stand_alone_function():
print("Leave me alone")
another_stand_alone_function()
#outputs:
#Before the function runs
#Leave me alone
#After the function runs
Да, это все, это так просто. @decorator это просто ярлык для:
another_stand_alone_function = my_shiny_new_decorator(another_stand_alone_function)
Декораторы - это всего лишь питонический вариант шаблона проектирования декоратора . Существует несколько классических шаблонов проектирования, встроенных в Python для упрощения разработки (например, итераторы).
Конечно, вы можете накапливать декораторы:
def bread(func):
def wrapper():
print("</''''''\>")
func()
print("<\______/>")
return wrapper
def ingredients(func):
def wrapper():
print("#tomatoes#")
func()
print("~salad~")
return wrapper
def sandwich(food="--ham--"):
print(food)
sandwich()
#outputs: --ham--
sandwich = bread(ingredients(sandwich))
sandwich()
#outputs:
#</''''''\>
# #tomatoes#
# --ham--
# ~salad~
#<\______/>
Использование синтаксиса декоратора Python:
@bread
@ingredients
def sandwich(food="--ham--"):
print(food)
sandwich()
#outputs:
#</''''''\>
# #tomatoes#
# --ham--
# ~salad~
#<\______/>
Порядок установки декораторами. ВОПРОСЫ:
@ingredients
@bread
def strange_sandwich(food="--ham--"):
print(food)
strange_sandwich()
#outputs:
##tomatoes#
#</''''''\>
# --ham--
#<\______/>
# ~salad~
Теперь: чтобы ответить на вопрос ...
В заключение можно легко увидеть, как ответить на вопрос:
# The decorator to make it bold
def makebold(fn):
# The new function the decorator returns
def wrapper():
# Insertion of some code before and after
return "<b>" + fn() + "</b>"
return wrapper
# The decorator to make it italic
def makeitalic(fn):
# The new function the decorator returns
def wrapper():
# Insertion of some code before and after
return "<i>" + fn() + "</i>"
return wrapper
@makebold
@makeitalic
def say():
return "hello"
print(say())
#outputs: <b><i>hello</i></b>
# This is the exact equivalent to
def say():
return "hello"
say = makebold(makeitalic(say))
print(say())
#outputs: <b><i>hello</i></b>
Теперь вы можете просто уйти от счастья или немного сжечь свой мозг и увидеть расширенные возможности использования декораторов.
Вывод декораторов на следующий уровень
Передача аргументов в декорированную функцию
# It’s not black magic, you just have to let the wrapper
# pass the argument:
def a_decorator_passing_arguments(function_to_decorate):
def a_wrapper_accepting_arguments(arg1, arg2):
print("I got args! Look: {0}, {1}".format(arg1, arg2))
function_to_decorate(arg1, arg2)
return a_wrapper_accepting_arguments
# Since when you are calling the function returned by the decorator, you are
# calling the wrapper, passing arguments to the wrapper will let it pass them to
# the decorated function
@a_decorator_passing_arguments
def print_full_name(first_name, last_name):
print("My name is {0} {1}".format(first_name, last_name))
print_full_name("Peter", "Venkman")
# outputs:
#I got args! Look: Peter Venkman
#My name is Peter Venkman
Методы декорирования
Одна из замечательных особенностей Python заключается в том, что методы и функции действительно одинаковы. Единственное отличие состоит в том, что методы ожидают, что их первый аргумент является ссылкой на текущий объект (self).
Это означает, что вы можете создать декоратор для методов таким же образом! Просто не забудьте принять во внимание self:
def method_friendly_decorator(method_to_decorate):
def wrapper(self, lie):
lie = lie - 3 # very friendly, decrease age even more :-)
return method_to_decorate(self, lie)
return wrapper
class Lucy(object):
def __init__(self):
self.age = 32
@method_friendly_decorator
def sayYourAge(self, lie):
print("I am {0}, what did you think?".format(self.age + lie))
l = Lucy()
l.sayYourAge(-3)
#outputs: I am 26, what did you think?
Если вы создаете декоратор общего назначения - тот, который вы примените к любой функции или методу, независимо от его аргументов, - тогда просто используйте *args, **kwargs:
def a_decorator_passing_arbitrary_arguments(function_to_decorate):
# The wrapper accepts any arguments
def a_wrapper_accepting_arbitrary_arguments(*args, **kwargs):
print("Do I have args?:")
print(args)
print(kwargs)
# Then you unpack the arguments, here *args, **kwargs
# If you are not familiar with unpacking, check:
# http://www.saltycrane.com/blog/2008/01/how-to-use-args-and-kwargs-in-python/
function_to_decorate(*args, **kwargs)
return a_wrapper_accepting_arbitrary_arguments
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def function_with_no_argument():
print("Python is cool, no argument here.")
function_with_no_argument()
#outputs
#Do I have args?:
#()
#{}
#Python is cool, no argument here.
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def function_with_arguments(a, b, c):
print(a, b, c)
function_with_arguments(1,2,3)
#outputs
#Do I have args?:
#(1, 2, 3)
#{}
#1 2 3
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def function_with_named_arguments(a, b, c, platypus="Why not ?"):
print("Do {0}, {1} and {2} like platypus? {3}".format(a, b, c, platypus))
function_with_named_arguments("Bill", "Linus", "Steve", platypus="Indeed!")
#outputs
#Do I have args ? :
#('Bill', 'Linus', 'Steve')
#{'platypus': 'Indeed!'}
#Do Bill, Linus and Steve like platypus? Indeed!
class Mary(object):
def __init__(self):
self.age = 31
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def sayYourAge(self, lie=-3): # You can now add a default value
print("I am {0}, what did you think?".format(self.age + lie))
m = Mary()
m.sayYourAge()
#outputs
# Do I have args?:
#(<__main__.Mary object at 0xb7d303ac>,)
#{}
#I am 28, what did you think?
Передача аргументов декоратору
Отлично, что бы вы сказали о передаче аргументов самому декоратору?
Это может несколько исказить, поскольку декоратор должен принимать функцию в качестве аргумента. Следовательно, вы не можете передавать аргументы декорированной функции напрямую декоратору.
Прежде чем торопиться с решением, напишем небольшое напоминание:
# Decorators are ORDINARY functions
def my_decorator(func):
print("I am an ordinary function")
def wrapper():
print("I am function returned by the decorator")
func()
return wrapper
# Therefore, you can call it without any "@"
def lazy_function():
print("zzzzzzzz")
decorated_function = my_decorator(lazy_function)
#outputs: I am an ordinary function
# It outputs "I am an ordinary function", because that’s just what you do:
# calling a function. Nothing magic.
@my_decorator
def lazy_function():
print("zzzzzzzz")
#outputs: I am an ordinary function
Это точно так же. "my_decorator" называется. Поэтому, когда вы @my_decorator, вы говорите Python вызвать функцию ', помеченную переменной "my_decorator".
Это важно! Метка, которую вы даете, может указывать непосредственно на декоратора - или нет .
Давайте получим зло. ☺
def decorator_maker():
print("I make decorators! I am executed only once: "
"when you make me create a decorator.")
def my_decorator(func):
print("I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.")
def wrapped():
print("I am the wrapper around the decorated function. "
"I am called when you call the decorated function. "
"As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.")
return func()
print("As the decorator, I return the wrapped function.")
return wrapped
print("As a decorator maker, I return a decorator")
return my_decorator
# Let’s create a decorator. It’s just a new function after all.
new_decorator = decorator_maker()
#outputs:
#I make decorators! I am executed only once: when you make me create a decorator.
#As a decorator maker, I return a decorator
# Then we decorate the function
def decorated_function():
print("I am the decorated function.")
decorated_function = new_decorator(decorated_function)
#outputs:
#I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.
#As the decorator, I return the wrapped function
# Let’s call the function:
decorated_function()
#outputs:
#I am the wrapper around the decorated function. I am called when you call the decorated function.
#As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.
#I am the decorated function.
Не удивительно, что здесь.
Давайте сделаем ТОЧНО то же самое, но пропустим все надоедливые промежуточные переменные:
def decorated_function():
print("I am the decorated function.")
decorated_function = decorator_maker()(decorated_function)
#outputs:
#I make decorators! I am executed only once: when you make me create a decorator.
#As a decorator maker, I return a decorator
#I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.
#As the decorator, I return the wrapped function.
# Finally:
decorated_function()
#outputs:
#I am the wrapper around the decorated function. I am called when you call the decorated function.
#As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.
#I am the decorated function.
Давайте сделаем еще короче :
@decorator_maker()
def decorated_function():
print("I am the decorated function.")
#outputs:
#I make decorators! I am executed only once: when you make me create a decorator.
#As a decorator maker, I return a decorator
#I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.
#As the decorator, I return the wrapped function.
#Eventually:
decorated_function()
#outputs:
#I am the wrapper around the decorated function. I am called when you call the decorated function.
#As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.
#I am the decorated function.
Эй, ты видел это? Мы использовали функциюионный вызов с синтаксисом "@"! : -)
Итак, вернемся к декораторам с аргументами. Если мы можем использовать функции для генерации декоратора на лету, мы можем передать аргументы этой функции, верно?
def decorator_maker_with_arguments(decorator_arg1, decorator_arg2):
print("I make decorators! And I accept arguments: {0}, {1}".format(decorator_arg1, decorator_arg2))
def my_decorator(func):
# The ability to pass arguments here is a gift from closures.
# If you are not comfortable with closures, you can assume it’s ok,
# or read: /20138/mozhete-li-vy-obyasnit-zamykaniya-kak-oni-svyazany-s-python
print("I am the decorator. Somehow you passed me arguments: {0}, {1}".format(decorator_arg1, decorator_arg2))
# Don't confuse decorator arguments and function arguments!
def wrapped(function_arg1, function_arg2) :
print("I am the wrapper around the decorated function.\n"
"I can access all the variables\n"
"\t- from the decorator: {0} {1}\n"
"\t- from the function call: {2} {3}\n"
"Then I can pass them to the decorated function"
.format(decorator_arg1, decorator_arg2,
function_arg1, function_arg2))
return func(function_arg1, function_arg2)
return wrapped
return my_decorator
@decorator_maker_with_arguments("Leonard", "Sheldon")
def decorated_function_with_arguments(function_arg1, function_arg2):
print("I am the decorated function and only knows about my arguments: {0}"
" {1}".format(function_arg1, function_arg2))
decorated_function_with_arguments("Rajesh", "Howard")
#outputs:
#I make decorators! And I accept arguments: Leonard Sheldon
#I am the decorator. Somehow you passed me arguments: Leonard Sheldon
#I am the wrapper around the decorated function.
#I can access all the variables
# - from the decorator: Leonard Sheldon
# - from the function call: Rajesh Howard
#Then I can pass them to the decorated function
#I am the decorated function and only knows about my arguments: Rajesh Howard
Вот оно: декоратор с аргументами. Аргументы могут быть установлены как переменные:
c1 = "Penny"
c2 = "Leslie"
@decorator_maker_with_arguments("Leonard", c1)
def decorated_function_with_arguments(function_arg1, function_arg2):
print("I am the decorated function and only knows about my arguments:"
" {0} {1}".format(function_arg1, function_arg2))
decorated_function_with_arguments(c2, "Howard")
#outputs:
#I make decorators! And I accept arguments: Leonard Penny
#I am the decorator. Somehow you passed me arguments: Leonard Penny
#I am the wrapper around the decorated function.
#I can access all the variables
# - from the decorator: Leonard Penny
# - from the function call: Leslie Howard
#Then I can pass them to the decorated function
#I am the decorated function and only know about my arguments: Leslie Howard
Как видите, вы можете передавать аргументы декоратору как любую функцию, использующую этот трюк. Вы даже можете использовать *args, **kwargs, если хотите. Но помните, декораторы называются только один раз . Просто когда Python импортирует скрипт. Вы не можете динамически устанавливать аргументы впоследствии. Когда вы делаете «import x», функция уже оформлена , поэтому вы не можете
изменить что-либо.
Давайте потренируемся: украшаем декоратора
Хорошо, в качестве бонуса я дам вам фрагмент кода, чтобы заставить любого декоратора принять любой аргумент. В конце концов, чтобы принимать аргументы, мы создали наш декоратор, используя другую функцию.
Мы завернули декоратор.
Что-нибудь еще, что мы недавно видели в этой обернутой функции?
О да, декораторы!
Давайте повеселимся и напишем декоратор для декораторов:
def decorator_with_args(decorator_to_enhance):
"""
This function is supposed to be used as a decorator.
It must decorate an other function, that is intended to be used as a decorator.
Take a cup of coffee.
It will allow any decorator to accept an arbitrary number of arguments,
saving you the headache to remember how to do that every time.
"""
# We use the same trick we did to pass arguments
def decorator_maker(*args, **kwargs):
# We create on the fly a decorator that accepts only a function
# but keeps the passed arguments from the maker.
def decorator_wrapper(func):
# We return the result of the original decorator, which, after all,
# IS JUST AN ORDINARY FUNCTION (which returns a function).
# Only pitfall: the decorator must have this specific signature or it won't work:
return decorator_to_enhance(func, *args, **kwargs)
return decorator_wrapper
return decorator_maker
Может использоваться следующим образом:
# You create the function you will use as a decorator. And stick a decorator on it :-)
# Don't forget, the signature is "decorator(func, *args, **kwargs)"
@decorator_with_args
def decorated_decorator(func, *args, **kwargs):
def wrapper(function_arg1, function_arg2):
print("Decorated with {0} {1}".format(args, kwargs))
return func(function_arg1, function_arg2)
return wrapper
# Then you decorate the functions you wish with your brand new decorated decorator.
@decorated_decorator(42, 404, 1024)
def decorated_function(function_arg1, function_arg2):
print("Hello {0} {1}".format(function_arg1, function_arg2))
decorated_function("Universe and", "everything")
#outputs:
#Decorated with (42, 404, 1024) {}
#Hello Universe and everything
# Whoooot!
Я знаю, в прошлый раз, когда вы испытывали это чувство, это было после того, как выслушали парня, который сказал: «прежде чем понимать рекурсию, вы должны сначала понять рекурсию». Но разве тебе не нравится овладевать этим?
Лучшие практики: декораторы
- Декораторы были введены в Python 2.4, поэтому убедитесь, что ваш код будет работать на> = 2.4.
- Декораторы замедляют вызов функции. Имейте это в виду.
- Вы не можете отменить декорацию функции. (Там есть хаки для создания декораторов, которые могут быть удалены, но никто не использует их.) Таким образом, после декорирования функции декорируется для всего кода .
- Декораторы обертывают функции, которые могут затруднить их отладку. (Это улучшается в Python> = 2.5; см. Ниже.)
Модуль functools был представлен в Python 2.5. Он включает функцию functools.wraps(), которая копирует имя, модуль и строку документации оформленной функции в свою оболочку.
(Интересный факт: functools.wraps() это декоратор! ☺)
# For debugging, the stacktrace prints you the function __name__
def foo():
print("foo")
print(foo.__name__)
#outputs: foo
# With a decorator, it gets messy
def bar(func):
def wrapper():
print("bar")
return func()
return wrapper
@bar
def foo():
print("foo")
print(foo.__name__)
#outputs: wrapper
# "functools" can help for that
import functools
def bar(func):
# We say that "wrapper", is wrapping "func"
# and the magic begins
@functools.wraps(func)
def wrapper():
print("bar")
return func()
return wrapper
@bar
def foo():
print("foo")
print(foo.__name__)
#outputs: foo
Чем могут быть полезны декораторы?
Теперь главный вопрос: Для чего я могу использовать декораторы?
Кажется, круто и мощно, но практический пример был бы великолепен. Ну, есть 1000 возможностей. Классическое использование расширяет поведение функции из внешней библиотеки (вы не можете изменить ее) или для отладки (вы не хотите изменять ее, потому что она временная).
Вы можете использовать их для расширения нескольких функций в режиме СУХОГО, например:
def benchmark(func):
"""
A decorator that prints the time a function takes
to execute.
"""
import time
def wrapper(*args, **kwargs):
t = time.clock()
res = func(*args, **kwargs)
print("{0} {1}".format(func.__name__, time.clock()-t))
return res
return wrapper
def logging(func):
"""
A decorator that logs the activity of the script.
(it actually just prints it, but it could be logging!)
"""
def wrapper(*args, **kwargs):
res = func(*args, **kwargs)
print("{0} {1} {2}".format(func.__name__, args, kwargs))
return res
return wrapper
def counter(func):
"""
A decorator that counts and prints the number of times a function has been executed
"""
def wrapper(*args, **kwargs):
wrapper.count = wrapper.count + 1
res = func(*args, **kwargs)
print("{0} has been used: {1}x".format(func.__name__, wrapper.count))
return res
wrapper.count = 0
return wrapper
@counter
@benchmark
@logging
def reverse_string(string):
return str(reversed(string))
print(reverse_string("Able was I ere I saw Elba"))
print(reverse_string("A man, a plan, a canoe, pasta, heros, rajahs, a coloratura, maps, snipe, percale, macaroni, a gag, a banana bag, a tan, a tag, a banana bag again (or a camel), a crepe, pins, Spam, a rut, a Rolo, cash, a jar, sore hats, a peon, a canal: Panama!"))
#outputs:
#reverse_string ('Able was I ere I saw Elba',) {}
#wrapper 0.0
#wrapper has been used: 1x
#ablE was I ere I saw elbA
#reverse_string ('A man, a plan, a canoe, pasta, heros, rajahs, a coloratura, maps, snipe, percale, macaroni, a gag, a banana bag, a tan, a tag, a banana bag again (or a camel), a crepe, pins, Spam, a rut, a Rolo, cash, a jar, sore hats, a peon, a canal: Panama!',) {}
#wrapper 0.0
#wrapper has been used: 2x
#!amanaP :lanac a ,noep a ,stah eros ,raj a ,hsac ,oloR a ,tur a ,mapS ,snip ,eperc a ,)lemac a ro( niaga gab ananab a ,gat a ,nat a ,gab ananab a ,gag a ,inoracam ,elacrep ,epins ,spam ,arutaroloc a ,shajar ,soreh ,atsap ,eonac a ,nalp a ,nam A
Конечно, хорошая вещь с декораторами в том, что вы можете использовать их сразу практически на всем, не переписывая. СУХОЙ, я сказал:
@counter
@benchmark
@logging
def get_random_futurama_quote():
from urllib import urlopen
result = urlopen("http://subfusion.net/cgi-bin/quote.pl?quote=futurama").read()
try:
value = result.split("<br><b><hr><br>")[1].split("<br><br><hr>")[0]
return value.strip()
except:
return "No, I'm ... doesn't!"
print(get_random_futurama_quote())
print(get_random_futurama_quote())
#outputs:
#get_random_futurama_quote () {}
#wrapper 0.02
#wrapper has been used: 1x
#The laws of science be a harsh mistress.
#get_random_futurama_quote () {}
#wrapper 0.01
#wrapper has been used: 2x
#Curse you, merciful Poseidon!
Сам Python предоставляет несколько декораторов: property, staticmethod и т. Д.
- Django использует декораторы для управления кэшированием и просмотра разрешений.
- Исключено ложное встраивание вызовов асинхронных функций.
Это действительно большая игровая площадка.