虽然我喜欢认为自己是一个相当称职的Python程序员,但我始终无法理解该语言的一个方面是装饰器。

我知道它们是什么(表面上),我读过教程,例子,关于Stack Overflow的问题,我理解语法,可以自己写,偶尔使用@classmethod和@staticmethod,但我从来没有想过在我自己的Python代码中使用装饰器来解决问题。我从来没有遇到过这样的问题:“嗯……这看起来像是装修师的工作!”

所以,我想知道你们是否可以提供一些在你们自己的程序中使用装饰器的例子,希望我能有一个“啊哈!”的时刻,并得到它们。


当前回答

装饰器可以用来轻松地创建函数方法变量。

def static_var(varname, value):
    '''
    Decorator to create a static variable for the specified function
    @param varname: static variable name
    @param value: initial value for the variable
    '''
    def decorate(func):
        setattr(func, varname, value)
        return func
    return decorate

@static_var("count", 0)
def mainCallCount():
    mainCallCount.count += 1

其他回答

装饰器既可以用来定义函数的属性,也可以用作修改函数的样板;它们可能返回完全不同的函数,但这是违反直觉的。看看这里的其他响应,最常见的用途之一似乎是限制一些其他进程的范围——无论是日志记录、概要分析、安全检查等等。

CherryPy使用对象调度将url匹配到对象,并最终匹配到方法。这些方法上的装饰符表示是否允许CherryPy使用这些方法。例如,改编自教程:

class HelloWorld:

    ...

    def secret(self):
        return "You shouldn't be here."

    @cherrypy.expose
    def index(self):
        return "Hello world!"

cherrypy.quickstart(HelloWorld())

一个明显的用途当然是日志记录:

import functools

def log(logger, level='info'):
    def log_decorator(fn):
        @functools.wraps(fn)
        def wrapper(*a, **kwa):
            getattr(logger, level)(fn.__name__)
            return fn(*a, **kwa)
        return wrapper
    return log_decorator

# later that day ...
@log(logging.getLogger('main'), level='warning')
def potentially_dangerous_function(times):
    for _ in xrange(times): rockets.get_rocket(NUCLEAR=True).fire()

我主要使用它们来调试(打印函数的参数和结果的包装)和验证(例如,检查参数的类型是否正确,或者在web应用程序的情况下,用户是否有足够的权限调用特定的方法)。

我使用它们进行同步。

import functools

def synchronized(lock):
    """ Synchronization decorator """
    def wrap(f):
        @functools.wraps(f)
        def newFunction(*args, **kw):
            lock.acquire()
            try:
                return f(*args, **kw)
            finally:
                lock.release()
        return newFunction
    return wrap

正如评论中指出的,从Python 2.5开始,可以将with语句与线程结合使用。锁(或多处理)。Lock自2.6版起)对象来简化decorator的实现:

import functools

def synchronized(lock):
    """ Synchronization decorator """
    def wrap(f):
        @functools.wraps(f)
        def newFunction(*args, **kw):
            with lock:
                return f(*args, **kw)
        return newFunction
    return wrap

不管怎样,你可以这样使用它:

import threading
lock = threading.Lock()

@synchronized(lock)
def do_something():
  # etc

@synchronzied(lock)
def do_something_else():
  # etc

基本上,它只是把lock.acquire() / lock.release()放在函数调用的两边。

我使用下面的装饰器来使函数线程安全。它使代码更具可读性。它几乎类似于John Fouhy提出的方法,但不同之处在于它只处理一个函数,不需要显式地创建一个锁对象。

def threadsafe_function(fn):
    """decorator making sure that the decorated function is thread safe"""
    lock = threading.Lock()
    def new(*args, **kwargs):
        lock.acquire()
        try:
            r = fn(*args, **kwargs)
        except Exception as e:
            raise e
        finally:
            lock.release()
        return r
    return new

class X:
    var = 0

    @threadsafe_function     
    def inc_var(self):
        X.var += 1    
        return X.var