Python装饰器入门：从理解到应用

8371 views, 2023/10/16 updated Go to Comments

装饰器（Decorator）是 Python 非常重要的组成部分，它可以修改或扩展其他函数的功能，并让代码保持简短。

装饰器对初学者来说，理解起来有些困难。

因此，让我们从 Python 最基础的知识讲起。

一切皆对象

在 Python 中，函数可以根据给定的参数返回一个值：

def hello(name):
    return 'Hello ' + name

print(hello('Bob'))

# 输出:
# Hello Bob

与 Python 的其他对象（如字符串、整数、列表等）一样，函数也是对象，也可以赋值给一个变量：

def hello(name):
    return 'Hello ' + name

h = hello

print(hello)
# 输出:
# <function hello at 0x0000021A94EF1790>

print(h)
# 输出:
# <function hello at 0x0000021A94EF1790>

print(h('Jack'))
# 输出:
# Hello Jack

可以看到 hello 和 h 都指向同一个函数，而函数后加括号 h('Jack') 是对其进行了调用。

函数作为参数

既然函数是对象，那么当然也可以和其他 Python 对象一样，作为参数传递到另一个函数中去。

这种以其他函数作为参数的函数，又被称为高阶函数。

比如下面这个：

def hi(func):
    name = func()
    print('Hi ' + name)

def bob():
    return 'Bob'

hi(bob)

# 输出:
# Hi Bob

注意 bob 函数作为参数时并没有被调用（没加括号），而是作为函数被传递到 hi 函数里，才在 name = func() 这里被真正调用的。

函数里的函数

除此之外，函数里面还可以定义函数：

def hi():
    def bob():
        return 'Bob'
    print('Hi ' + bob())

hi()
# 输出:
# Hi Bob

此时的 bob 函数的作用域在 hi 之内的。如果在全局调用 bob() 会引发错误：

>>> bob()
NameError: name 'bob' is not defined

函数作为返回值

很自然的，函数也可以作为其他函数的返回值，比如：

def cook():
    def tomato():
        print('I am Tomato')

    return tomato

t = cook()
t()
# 输出:
# I am Tomato

函数可以作为参数、返回值，也可以内部定义。感觉很自然，对吧。

组合运用

接下来我们把前面的所有知识组合一下，像这样：

def outer(func):
    def inner():
        print('Before func()..')
        func()
        print('After func()..')
    return inner


def hi():
    print('Hi World')


h = outer(hi)
h()

# 输出:
# Before func()..
# Hi World
# After func()..

函数 outer 的参数是函数 hi
outer 的返回值是函数 inner
hi 在 inner 中进行了调用

h = outer(hi) 将 outer 的返回值（即 inner 函数）赋值给了 h 。

如果你不想赋值也可以，连起来写就是 outer(hi)() ，执行的效果是完全相同的。

这就是一个简单的装饰器了！

原函数 hi 的功能不变，但又成功附加了两行打印的语句。

你的第一个装饰器

把上面的代码修改为装饰器的写法：

def outer(func):
    def inner():
        print('Before func()..')
        func()
        print('After func()..')
    return inner

@outer
def hi():
    print('Hi World')


hi()

# 输出:
# Before func()..
# Hi World
# After func()..

实际上 @outer 就等同于下面这一句：

hi = outer(hi)

啊，这糖真甜。

装饰器的返回值

有时候原函数具有返回值，如果套用前面的装饰器：

def outer(func):
    def inner():
        func()
    return inner

@outer
def one():
    return 1

print(one())

# 输出:
# None

因为装饰器返回的 inner 函数是不具有返回值的，因此原本函数的返回值就被”吃“掉了。

要解决此问题，就需要让 inner 函数把原函数的返回值丢出来，像这样：

def outer(func):
    def inner():
        return func()
    return inner

@outer
def one():
    return 1

print(one())

# 输出:
# 1

带参数的原函数

原函数有可能带有参数：

def outer(func):
    def inner():
        return func()
    return inner

@outer
def haha(name):
    return 'Haha ' + name

不幸的是，这样调用会报错：

print(haha('Bob'))

>>> TypeError: inner() takes 0 positional arguments but 1 was given

你可以给 inner 函数加一个参数，但这样又不能适用无参数的函数了：

def outer(func):
    def inner(name):
        return func(name)
    return inner

@outer
def haha(name):
    return 'Haha ' + name

@outer
def hehe():
    return 'Hehe'

print(haha('Bob'))
# 输出:
# Haha Bob

print(hehe())
# 输出报错:
# TypeError: inner() missing 1 required positional argument: 'name'

好在 Python 有 *args 和 **kwargs 可以接收任意数量的位置参数和关键字参数。

正确的解决方案是这样：

def outer(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return inner

@outer
def haha(name):
    return 'Haha ' + name

@outer
def hehe():
    return 'Hehe'


print(haha('Bob'))
# 输出:
# Haha Bob

print(hehe())
# 输出:
# Hehe

你是谁

Python 具有强大的 自省能力，即对象在运行时了解自身属性的能力。

比如，函数知道自己的名字：

def my_func():
    pass

print(my_func.__name__)

# 输出:
# my_func

但是由于装饰器包装后的返回值是 inner 函数，因此函数的身份就变得混乱了：

def outer(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return inner

@outer
def my_func():
    pass

print(my_func.__name__)
# 输出:
# inner

虽然是正确的，但是却不怎么有用。大多数时候我们关心的是原函数的内在属性，特别是对于依赖函数签名的原函数。

好在 Python 有内置的解决方案：

import functools

def outer(func):
    @functools.wraps(func)
    def inner(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return inner

@outer
def my_func():
    pass

print(my_func.__name__)

# 输出:
# my_func

甚至解决方案本身就是个 @wraps() 装饰器。

具体实现就不用你过多操心了，总之函数的身份又修改正确了。

这里要考，划重点

经过上述一顿折腾，现在可以总结出一个非常标准的装饰器模板了：

import functools

def decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 原函数运行前
        # Do something
        value = func(*args, **kwargs)
        # 原函数运行后
        # Do something
        return value
    return wrapper

你可以在这个模板的基础上，衍生出功能复杂的装饰器。

一些例子

打印日志

装饰器非常经典的应用就是打印日志，比如打印时间、地点、访问记录等等。

拿前面的打印函数名举例：

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('Calling: ' + func.__name__)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@log
def some_func():
    pass

some_func()

# 输出:
# Calling: some_func

计时器

一个简易的计时器装饰器：

import functools
import time

def time_it(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter()
        #
        value = func(*args, **kwargs)
        #
        end = time.perf_counter()
        duration = end - start
        print(f'Duration: {duration}')
        return value
    return wrapper

@time_it
def another_func():
    time.sleep(1)

another_func()

# 输出:
# Duration: 1.004140400000324

减缓代码

下面这个装饰器可以让函数运行得更慢：

import functools
import time

def slow_down(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        time.sleep(3)
        value = func(*args, **kwargs)
        print('Done.')
        return value
    return wrapper

@slow_down
def a_func():
    pass

为什么我要让代码运行得更慢？这样才方便以后帮雇主优化执行效率啊（这句划掉），也用于测试时模拟网络的卡顿环境。

总之装饰器的用法可以非常的花式，取决于你的业务需求。

下面让我们继续深入。

装饰器的参数

有的时候装饰器本身也需要接收参数，从而配置为不同的状态，比如打印日志时附带当前的用户名。

于是装饰器可能就变成了这样：

@logit(name='Dusai')
...

但你要记得，不管怎么变化，装饰器必须返回一个函数。既然这里的装饰器多了一对括号，那就是多了一层调用，所以必须在之前无参数的情况下再增加一层的函数嵌套，也就是三层嵌套的函数：

import functools

def logit(name):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            value = func(*args, **kwargs)
            print(f'{name} is calling: ' + func.__name__)
            return value
        return wrapper
    return decorator

@logit(name='Dusai')
def a_func():
    pass

a_func()

# 输出:
# Dusai is calling: a_func

上面这个装饰器等效于：

a_func = log(name='Dusai')(a_func)

开始有点烧脑了吧。

类作为装饰器

虽然前面例子里的装饰器都是函数，但是装饰器语法其实并不要求本身是函数，而只要是一个可调用对象即可。

既然如此，那我只要在类里实现了 __call__() 方法，岂不是类实例也可以做装饰器？

还是上面那个 @logit() 装饰器，试一下用类来实现：

import functools

class Logit():
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __call__(self, func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            value = func(*args, **kwargs)
            print(f'{self.name} is calling: ' + func.__name__)
            return value
        return wrapper

@Logit(name='Dusai')
def a_func():
    pass

a_func()

# 输出:
# Dusai is calling: a_func

万变不离其宗，感受一下。

闭包与装饰器

通常来说，函数中的变量为局部变量，一但函数执行完毕，其中的变量就不可用了：

def cook():
    food = 'apple'

cook()
print(food)
# 输出报错:
# NameError: name 'food' is not defined

但同样的情况到了高阶函数这里，就有点不对劲了。

def cook():
    food = 'apple'
    def wrapper():
        print(food)
    return wrapper

value = cook()
value()
# 输出:
# apple

你发现 cook() 函数执行之后，按道理来说 food 变量就应该被销毁掉了。但实际上没有任何报错， value() 顺利的输出了 food 的值。

高阶函数中的内层函数携带外层函数中的参数、变量及其环境，一同存在的状态（即使已经离开了创造它的外层函数）被称之为闭包。被携带的外层变量被称为自由变量，有时候也被形容为外层变量被闭包捕获了。

发现没有，装饰器就是个天然的闭包。

带状态的装饰器

既然装饰器就是闭包，那么其中的自由变量就不会随着原函数的返回而销毁，而是伴随着原函数一直存在。利用这一点，装饰器就可以携带状态。

用下面这个计数器来理解一下：

import functools

def counter(func):
    count = 0
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        nonlocal count
        count += 1
        print(count)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@counter
def whatever():
    pass

whatever()
whatever()
whatever()

# 输出:
# 1
# 2
# 3

通常闭包可以使用自由变量，但是不能修改其值。因此这里用 nonlocal 表明 count 不是内层函数的局部变量，并优先在与闭包作用域最近的自由变量中寻找 count 变量。

另一种带状态装饰器的解决方案是利用内层函数的属性：

import functools

def counter(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        wrapper.count += 1
        print(wrapper.count)
        return func(*args, **kwargs)
    wrapper.count = 0
    return wrapper

@counter
def whatever():
    pass

如果你的状态非常的复杂，那么可以考虑用类装饰器：

class Counter():
    def __init__(self, start):
        self.count = start

    def __call__(self, func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            self.count += 1
            print(self.count)
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper

@Counter(start=0)
def whatever():
    pass

效果都差不多。

类的装饰器

实际上，装饰器不仅可以作用于函数，同样也可以作用于类：

import functools

def logit(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('-' * 10)
        print('Calling: ' + func.__name__)
        value = func(*args, **kwargs)
        print('-' * 10)
        return value
    return wrapper

@logit
class Tester():
    def __init__(self):
        print('__init__ ended')

    def a_func(self):
        print('a_func ended')

只不过效果可能和你预想的不太一样罢了：

tester = Tester()
tester.a_func()

# 输出
# ----------
# Calling: Tester
# __init__ ended
# ----------
# a_func ended

装饰器只在类实例化的时候起了效果，而在调用其内部方法时并没有作用。

比较适合的用法是用装饰器实现单例模式：

import functools

def singleton(cls):
    """使类只有一个实例"""
    @functools.wraps(cls)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if not wrapper.instance:
            wrapper.instance = cls(*args, **kwargs)
        return wrapper.instance
    wrapper.instance = None
    return wrapper

@singleton
class OnlyOne:
    pass

first = OnlyOne()
second = OnlyOne()

print(id(first))
# 输出: 1964238157376
print(id(second))
# 输出: 1964238157376

不过单例模式在 Python 中并没有其他语言中那么常见。

如果你想类中的方法也附加装饰器的功能，只需要直接在方法上放置装饰器即可：

import functools

def logit(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('-' * 10)
        print('Calling: ' + func.__name__)
        value = func(*args, **kwargs)
        print('-' * 10)
        return value
    return wrapper

class Tester():
    def __init__(self):
        print('__init__ ended')

    @logit
    def a_func(self):
        print('a_func ended')

tester = Tester()
tester.a_func()
# 输出:
# __init__ ended
# ----------
# Calling: a_func
# a_func ended
# ----------

叠加装饰器

装饰器可以叠加使用，像下面这样：

import functools

def inc(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('+' * 10)
        value = func(*args, **kwargs)
        print('+' * 10)
        return value
    return wrapper

def dec(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('-' * 5)
        value = func(*args, **kwargs)
        print('-' * 5)
        return value
    return wrapper


@inc
@dec
def printer():
    print('I am here!')

printer()

# 输出:
# ++++++++++
# -----
# I am here!
# -----
# ++++++++++

上面的语法相当于：

printer = inc(dec(printer))

这时候装饰器之间的顺序非常重要。

如果把两个装饰器位置互换：

@dec
@inc
def printer():
    print('I am here!')

printer()

# 输出:
# -----
# ++++++++++
# I am here!
# ++++++++++
# -----

输出顺序改变，说明执行的顺序也改变了。

总结

以上就是装饰器入门所需的全部知识了：

装饰器是闭包的一种应用，是返回值为函数的高阶函数；
装饰器修饰可调用对象，也可以带有参数和返回值；
装饰器中可以保持状态。

复杂的理论是建立在简单的规则之上的。 Python 的学习者们切忌浮躁，练好九阴真经，方得万剑归宗。

本文参考：

作者杜赛，Python科普写手，著有 Django搭建博客等系列教程。

戳这里，我生产的电子垃圾

本文标题： Python装饰器入门：从理解到应用

本文作者：杜赛

发布时间： 2021年06月11日 - 13:21

最后更新： 2023年10月16日 - 13:23

原始链接： https://www.dusaiphoto.com/article/73/

许可协议：署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议

转载请保留原文链接及作者