Python3 进阶|设计模式之装饰器

装饰器

装饰器的定义

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装饰器 ，英文称之为decorator。

我们开发Python代码，会经常碰到装饰器。

Python中装饰器通常用来装饰函数、或者类的方法。

通常被装饰后的函数， 会在原有的函数基础上，增加一点功能。

比如 前面我们在学习到类里面的静态方法，就是使用了staticmethod 这个装饰器，被装饰的方法 就增加了一层含义，表示这个方法是个静态方法。

通常装饰器本身是也一个函数。 那么装饰器是怎么装饰另外的函数的呢？

假设你进入一个公司，领导要求你在老代码的基础上继续开发。

假设代码里面有好多函数，都是返回时间的，比如像下面这样。

import time
def getXXXTime():
    print()
    return time.strftime('%Y_%m_%d %H:%M:%S',time.localtime())

如果我们需要在所有这样的函数 返回字符串前面 都加上开头: 当地时间

这时候，我们完全可以 不去修改原来的函数 ， 而是 使用装饰器 ，像这样

import time

# 定义一个装饰器函数
def sayLocal(func):
    def wrapper():
        curTime = func()
        return f'当地时间： {curTime}'
    return wrapper

def getXXXTime():
    return time.strftime('%Y_%m_%d %H:%M:%S',time.localtime())

# 装饰 getXXXTime
getXXXTime = sayLocal(getXXXTime)

print (getXXXTime())  

执行下面这行代码之前 ，

getXXXTime = sayLocal(getXXXTime)

getXXXTime 这个名字 对应一个函数对象 内容如下

return time.strftime('%Y_%m_%d %H:%M:%S',time.localtime())

但是当解释器执行完这行代码， 它重新定义了 getXXXTime 这个变量 为 后面 sayLocal(getXXXTime) 调用的返回值。

sayLocal(getXXXTime) 调用的返回值是什么呢？

我们看到 sayLocal(getXXXTime) 函数的定义是这样的：

def sayLocal(func):
    def wrapper():
        curTime = func()
        return f'当地时间： {curTime}'
    return wrapper

所以， 它的参数 func 传入的是一个函数对象 ，就是原来的 getXXXTime 函数。

然后这个函数 内部 又定义了一个函数 wrapper， 这个内部的函数 实现了在原来的getXXXTime 函数 调用的结果前面加上 当地时间： 这样的前缀。

这个sayLocal 函数调用的返回值 就是 这个内部函数 wrapper。

那么getXXXTime 经过装饰后，其实 已经变成了 内部函数 wrapper

所以后面我执行调用 getXXXTime 函数，其实就是调用 wrapper。

所以我们说 sayLocal 函数 就是一个装饰器，它装饰了参数函数的行为。

而 第 14行代码，就是 把一个函数名 对应的行为改变为 装饰后的 行为。

Python 中 对应第14行代码， 可以有更方便的写法，如下

import time

def sayLocal(func):
    def wrapper():
        curTime = func()
        return f'当地时间： {curTime}'
    return wrapper

@sayLocal
def getXXXTime():
    return time.strftime('%Y_%m_%d %H:%M:%S',time.localtime())

print (getXXXTime())   

以 @sayLocal 开头后面接装饰器函数 的这种写法，是一种 语法糖 ，也就是便捷写法。

当Python解释器执行 完 下面语句的时候，

@sayLocal
def getXXXTime():
    ....

就等于执行了这样的一条语句

getXXXTime = sayLocal(getXXXTime)

这样写起来比较方便快捷。

可能有的读者会问，干嘛要这么麻烦？ 我们直接改这个函数的内容，不是更简单吗？像这样

import time
def getXXXTime():
    curTime = time.strftime('%Y_%m_%d %H:%M:%S',time.localtime())
    return f'当地时间： {curTime}'

装饰器经常被用在库和框架中， 给别的开发者使用。

这些库的开发者预料到 使用者 开发的函数可能需要 一些增强的功能。

但是 这些库的开发者 没法去改使用者的代码， 就可以把这些增强的部分做在 装饰器函数中。

这样使用者，只需要在他们的函数前面上@xxx 就使用了这些增强的功能了。

被装饰的函数有参数

如果要装饰函数有 未知个数的参数， 怎么办呢？

像这样的2个函数，都要装饰

import time
def getXXXTimeFormat1(name):
    curTime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime())
    return f'{curTime} ，数据采集者：{name} '


def getXXXTimeFormat2(name,place):
    curTime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime())
    return f'{curTime} ，数据采集者：{name} , 采集地：{place}'

这时，可以使用函数的可变参数，像这样

import time

def sayLocal(func):
    def wrapper(*args,**kargs):
        curTime = func(*args,**kargs)
        return f'当地时间： {curTime}'
    return wrapper

@sayLocal
def getXXXTimeFormat1(name):
    curTime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime())
    return f'{curTime} ，数据采集者：{name} '

@sayLocal
def getXXXTimeFormat2(name,place):
    curTime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime())
    return f'{curTime} ，数据采集者：{name} , 采集地：{place}'

print (getXXXTimeFormat1('张三'))    
print (getXXXTimeFormat2('张三',place='北京'))    

其中 *args 可以接受一切 不指定参数名 的传参方式 ， 比如 '张三'

**kargs 可以接受一切 指定参数名 的传参方式 ， 比如 place='北京'

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装饰器函数自身有参数

有时候，装饰器函数自身需要有参数。比如要web服务端开发，对执行某个API处理前，要检查系统是否激活了对应功能，那么我们的装饰器函数需要有参数。

比如：

# 需要激活自动化测试功能
@activation_check('自动化测试')
def autotest_scene1(request):
    ...


# 需要激活性能测试功能
@activation_check('性能测试')
def loadtest_scene1(request):
    ...

使用 有参数的装饰器 装饰一个函数，其本质等同于

func_name = (decorator(params))(func_name)

所以，我们应该这样定义

from activations import activatedCapList
def activation_check(capability):
    def wrapper1(func):
        def wrapper2(*args, **kwargs):
            # 如果该功能没有激活，直接返回
            if capability not in activatedCapList:
                return Response('功能未激活')
                
            # 已经激活，调用被装饰的函数进行处理
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper2
    return wrapper1

@activation_check('自动化测试')
def autotest_scene1(request):
    ...

@activation_check('性能测试')
def loadtest_scene1(request):
    ...

autotest_scene1 函数被装饰后，就等于调用了 ：

autotest_scene1 = (activation_check(capability))(autotest_scene1)

过程是这样的：

activation_check(capability) 的返回值 就是 wrapper1 函数，

wrapper1(autotest_scene1) 的返回值 就是 wrapper2 函数，

所以被装饰后，实际上调用 autotest_scene1 就变成了调用 wrapper2，

wrapper2是包含了两个外部对象 capability、 func 的闭包函数

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