Python装饰器的应用场景代码总结

装饰器的应用场景

• 附加功能

• 数据的清理或添加:

• 函数参数类型验证 @require_ints 类似请求前拦截

• 数据格式转换 将函数返回字典改为 JSON/YAML 类似响应后篡改

• 为函数提供额外的数据 mock.patch

• 函数注册

• 在任务中心注册一个任务

• 注册一个带信号处理器的函数
  

不同应用场景下装饰器实现

函数注册表

简单注册表

funcs = []
def register(func):
 funcs.append(func)
 return func    
@register
def a():
 return 3

@register
def b():
 return 5  
# 访问结果
result = [func() for func in funcs]

注册表隔离(使用类的不同实例)

class Registry(object):
 def __init__(self):
   self._funcs = []

def register(self, func):
   self._funcs.append(func)

def run_all(self):
   return [func() for func in self._funcs]
r1 = Registry()
r2 = Registry()

@r1.register
def a():
 return 3

@r2.register
def b():
 return 5

@r1.register
@r2.register

执行时封装代码

类型检查

from functools import wraps
def require_ints(func):
 @wraps(func) # 将func的信息复制给inner
 def inner(*args, **kwargs):
   for arg list(args) + list(kwargs.values()):
     if not isinstance(arg, int:
       raise TypeError("{} 只接受int类型参数".format(func.__name__)
   return func(*args, **kwargs)
 return inner

用户验证

from functools import wraps

class User(object):
 def __init__(self, username, email):
   self.username = username
   self.email = email

class AnonymousUser(object):
 def __init__(self):
   self.username = self.email = None
 def __nonzero__(self): # 将对象转换为bool类型时调用
   return False
def requires_user(func):
 @wraps(func)
 def inner(user, *args, **kwargs): # 由于第一个参数无法支持self, 该装饰器不支持装饰类
   if user and isinstance(user, User):
     return func(use, *args, **kwargs)
   else:
     raise ValueError("非合法用户")
 return inner

输出格式化

import json
from functools import wraps
def json_output(func): # 将原本func返回的字典格式转为返回json字符串格式
 @wrap(func)
 def inner(*args, **kwargs):
   return json.dumps(func(*args, **kwargs))
 return inner

异常捕获

import json
from functools import wraps

class Error1(Exception):
 def __init__(self, msg):
   self.msg = msg
 def __str__(self):
   return self.msg

def json_output(func):
 @wrap(func)
 def inner(*args, **kwargs):
   try:
     result = func(*args, **kwargs)
   except Error1 as ex:
     result = {"status": "error", "msg": str(ex)}
   return json.dumps(result)
 return inner
# 使用方法
@json_ouput
def error():
 raise Error1("该条异常会被捕获并按JSON格式输出")

日志管理

import time
import logging
from functools import wraps

def logged(func):
 @wraps(func)
 def inner(*args, **kwargs): # *args可以装饰函数也可以装饰类
   start = time.time()
   result = func(*args, **kwargs)
   exec_time = time.time() - start
   logger = logging.getLoger("func.logged")
   logger.warning("{} 调用时间:{:.2} 执行时间:{:.2}s 结果:{}".format(func.__name__, start, exec_time, result)

带参数的装饰器

带参数的装饰器相当于一个返回装饰器的函数,@deco(a=1)在调用@之前会首先执行deco(a=1)得到一个实际的装饰器, 带参数的装饰器deco(a=1)模块导入时立即执行

装饰类

为类增加可排序功能(而不通过继承子类扩充父类方法,比如多个类需要增加此功能时)

import time
from functools import wraps
def sortable_by_created(cls):
 original_init = cls.__init__
 @wrap(original_init)
 def new_init(self, *args, **kwargs):
   original_init(*args, **kwargs)
   self._created = time.time()
 cls.__init__ = new_init

cls.__lt__ = lambda self, other: self._created < other._created
 cls.__gt__ = lambda self, other: self._created > other._created
 return cls

也可定义一个SortableByCreated()类, 子类使用多重继承其父类和SortableByCreated

类型转换

函数被装饰后有可能变为一个类的实例,此时为了兼容函数调用,应为所返回的类提供__call__方法

class Task(object):
 def __call__(self, *args, **kwargs):
   return self.run(*args, **kwargs)
 def run(self, *args, **kwargs):
   raise NotImplementedError("子类未实现该接口")
def task(func):
 class SubTask(Task):
   def run(self, *args, **kwargs):
     func(*args, **kwargs)
 return SubTask()

第二章 上下文管理器

定义

包装任意代码

确保执行的一致性

语法

with语句

__enter__和__exit__方法

class ContextManager(object):
 def __init__(self):
   self.entered = False    
 def __enter__(self):
   self.entered = True
   return self    
 def __exit__(self, exc_type, exc_instance, traceback):
   self.entered = False

应用场景

资源清理

import pymysql

class DBConnection(object):
 def __init__(self, *args, **kwargs):
   self.args,self.kwargs = args, kwargs

def __enter__(self):
   self.conn = pymysql.connect(*args, **kwargs)
   return self.conn.cursor()

def __exit__(self, exc_type, exc_instance, trackback):
   self.conn.close()

异常处理(避免重复)

传播异常(__exit__中return False)

终止异常(__exit__中return True)

class BubleExceptions(object):
 def __enter__(self):
   return self
 def __exit__(self, exc_type, exc_instance, trackback):
   if exc_instance:
     print("出现异常: {}".format(exc_instance)
   return False  # return True终止异常

处理特定的异常

class HandleValueError(object):
 def __enter__(self):
   return self
 def __exit__(self, exc_type, exc_instance, trackback):
   if not exc_type: return True
   if issubclass(exc_type, ValueError):
     print("处理ValueError: {}".format(exc_instance)
   return False

if issubclass...语句改为if exec_type == ValueError则不处理ValueType的子类异常

也可以根据异常的属性来判断是否传播或终止

更简单的语法

import contextlib

@contextlib.contextmanager
def acceptable_error_codes(*codes):
 try:
   yield
 except ShellException as exc_instance:
   if exc_instance.code not in codes:
     raise
   pass

来源：https://www.cnblogs.com/superhin/p/11454823.html