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理解:
Python裝飾器看起來類似Java中的注解,然鵝和注解并不相同,不過同樣能夠實現面向切面編程。裝飾器本質上是一個Python函數,它可以讓其他函數在不需要做任何代碼變動的前提下增加額外功能,裝飾器的返回值也是一個函數對象。它經常用于有切面需求的場景,比如:插入日志、性能測試、事務處理、緩存、權限校驗等場景。裝飾器是解決這類問題的絕佳設計,有了裝飾器,我們就可以抽離出大量與函數功能本身無關的雷同代碼并繼續重用。概括的講,裝飾器的作用就是為已經存在的對象添加額外的功能。
應用場景:
1、授權(Authorization)
裝飾器能有助于檢查某個人是否被授權去使用一個web應用的端點(endpoint)。它們被大量使用于Flask和Django web框架中。這里是一個例子來使用基于裝飾器的授權:
from functools import wraps # 最新版python引用是 import functools
def requires_auth(f): # f 就是我們需要裝飾的函數,一看就是不帶參數的裝飾器
@wraps(f) # 新版python寫法 @functools.wraps(f)
def decorated(*args, **kwargs):
auth = request.authorization
if not auth or not check_auth(auth.username, auth.password):
authenticate()
return f(*args, **kwargs)
return decorated # 該裝飾器需相關配置才能運行,這里是截取代碼展示應用
2.、日志(Logging)
日志是裝飾器運用的另一個亮點。這是個例子:
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from functools import wraps
def logit(func):
@wraps(func)
def with_logging(*args, **kwargs):
print(func.__name__ + " was called")
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
@logit
def addition_func(x):
"""Do some math."""
return x + x
result = addition_func(4)
我敢肯定你已經在思考裝飾器的一個其他聰明用法了。
3.、帶參數的裝飾器
帶參數的裝飾器是典型的閉包函數
4.、在函數中嵌入裝飾器
我們回到日志的例子,并創建一個包裹函數,能讓我們指定一個用于輸出的日志文件
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from functools import wraps
def logit(logfile='out.log'):
def logging_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapped_function(*args, **kwargs):
log_string = func.__name__ + " was called"
print(log_string)
# 打開logfile,并寫入內容
with open(logfile, 'a') as opened_file:
# 現在將日志打到指定的logfile
opened_file.write(log_string + '\n')
return func(*args, **kwargs)
return wrapped_function
return logging_decorator
@logit()
def myfunc1():
pass
myfunc1()
# Output: myfunc1 was called
# 現在一個叫做 out.log 的文件出現了,里面的內容就是上面的字符串
@logit(logfile='func2.log')
def myfunc2():
pass
myfunc2()
# Output: myfunc2 was called
# 現在一個叫做 func2.log 的文件出現了,里面的內容就是上面的字符串
5.、裝飾器類
現在我們有了能用于正式環境的logit裝飾器,但當我們的應用的某些部分還比較脆弱時,異常也許是需要更緊急關注的事情。比方說有時你只想打日志到一個文件。而有時你想把引起你注意的問題發送到一個email,同時也保留日志,留個記錄。這是一個使用繼承的場景,但目前為止我們只看到過用來構建裝飾器的函數。
幸運的是,類也可以用來構建裝飾器。那我們現在以一個類而不是一個函數的方式,來重新構建logit。
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