Published: 2016-12-17

装饰参数探究

Table of Contents

1 探究装饰器参数

1.1 编写传参的装饰器

通常我们见到的简单装饰器这样的:

import json
import functools

def json_output(func):
    @functools.wraps(decorated)
    def inner(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        return json.dumps(result)
    return inner

@json_output
def f():
    return {'status': 'done'}

当装饰器应用于函数 f 上时,它接受 f 作为其参数,返回一个函数 inner ,且将他绑定到变量f上。

示例中我们编写的装饰器 json_output 只接受一个隐式参数——即被装饰的方法,在使用此装饰器时本身看上去是并没有参数的。然而有时候需要让装饰器自身带有一些需要的信息,从而使装饰器可以使用恰当的方式装饰方法。比如上面的例子中,我们想通过向装饰器传入不同的参数来控制输出结果的缩进(indent)和排序(sort)。我们可以这么做:

import json
import functools

def json_output(indent=None, sort_keys=False):
    def actual_decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def inner(*args, **kwargs):
            result = func(*args, **kwargs)
            return json.dumps(result, indent=indent, sort_keys=sort_keys)
        return inner
    return actual_decorator

@json_output(indent=4)
def f():
    return {'status': 'done'}

1.2 理解传参的装饰器

初次看起来会觉得比较绕人,因为函数里嵌套了两个函数定义,然而实际上和之前一个版本的区别在于为了接收json序列化的参数多包装了一层,所以

@json_output(indent=4)
def f():
    return {'status': 'done'}

# 相当于
@actual_decorator
def f():
    return {'status': 'done'}

这样看起来就会明晰很多。

实际上, 装饰器里的 @ 后接收一个函数,该函数以被装饰的函数(例子中是f)为参数,并且返回一个函数。当需要在装饰函数的同时传入参数的话,那么就需要多包装一层,先传入参数(例子中是 indent=4 )返回一个装饰的函数(例子中是 actual_decorator ), 这个返回的的函数 就跟以前一样接受被装饰的函数(f)作为参数并且返回一个函数作为装饰最后的方法供调用。

1.3 传参和不传参的兼容

然而当我们像上面那样定义装饰器时,就不能这样调用:

import json
import functools

def json_output(indent=None, sort_keys=False):
    def actual_decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def inner(*args, **kwargs):
            result = func(*args, **kwargs)
            return json.dumps(result, indent=indent, sort_keys=sort_keys)
        return inner
    return actual_decorator

@json_output
def f():
    return {'status': 'done'}

在实际的项目过程中,有时会出现这样的状况: 一开始写的装饰器时不需要使用时传参数的,后来发现有必要传参数,改好后原来不传参的装饰器不能正常使用了,这是修改原来使用的地方是项痛苦的事情。 这时候就需要对装饰器做一个兼容,使它在以下情况都可用:

@json_output
@json_output()
@json_output(indent=4)

具体做法如下:

import json
import functools

def json_output(decorated_=None, indent=None, sort_keys=False):
    if decorated_ and (indent or sort_keys):
        raise

    def actual_decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def inner(*args, **kwargs):
            result = func(*args, **kwargs)
            return json.dumps(result, indent=indent, sort_keys=sort_keys)
        return inner
    if decorated_:
        return actual_decorator(decorated_)
    else:
        return actual_decorator


@json_output(indent=4)
def f1():
    return {'status': 'done'}

@json_output
def f2():
    return {'status': 'done'}

@json_output()
def f3():
    return {'status': 'done'}

print f1()
print f2()
print f3()

代码中关键的地方在于 json_output 在最后对参数 decorated 进行了判断,有的话证明是不传参调用,那么直接返回 actual_decorator 的调用;没有的话则代表是传参类型的调用(虽然参数可能不存在),那么返回 actual_decorator 。其中有点需要注意, josn_output 的传参需要使用关键字参数,如果像下面这样直接传一个位置参数,那么根据现在的实现会出现错误(因为它会被当成 decorated_ )。

@json_output(4)  #错误的使用方法
def f4():
    return {'status': 'done'}

2 参考资料

  • 《Python高级编程》 by Luke Sneeriger

Author: Nisen

Email: imnisenATgmailDOTcom

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