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

我使用这个装饰器来修复参数

def fill_it(arg):
    if isinstance(arg, int):
        return "wan" + str(arg)
    else:
        try:
            # number present as string
            if str(int(arg)) == arg:
                return "wan" + arg
            else:
                # This should never happened
                raise Exception("I dont know this " + arg)
                print "What arg?"
        except ValueError, e:
            return arg

def fill_wanname(func):
    def wrapper(arg):
        filled = fill_it(arg)
        return func(filled)
    return wrapper

@fill_wanname
def get_iface_of(wanname):
    global __iface_config__
    return __iface_config__[wanname]['iface']

当我重构一些函数时,需要传递参数“wanN”,但在我的旧代码中,我只传递N或“N”

其他回答

我使用装饰器进行类型检查参数,这些参数通过一些RMI传递给我的Python方法。因此,与其重复相同的参数计数,一遍又一遍地抛出异常。

例如,不要:

def myMethod(ID, name):
    if not (myIsType(ID, 'uint') and myIsType(name, 'utf8string')):
        raise BlaBlaException() ...

我只是声明:

@accepts(uint, utf8string)
def myMethod(ID, name):
    ...

并且接受()为我做了所有的工作。

我使用装饰器主要是为了计时

def time_dec(func):

  def wrapper(*arg):
      t = time.clock()
      res = func(*arg)
      print func.func_name, time.clock()-t
      return res

  return wrapper


@time_dec
def myFunction(n):
    ...

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。

装饰器用于您希望透明地“包装”附加功能的任何内容。

Django使用它们在视图函数中包装“登录必需”的功能,以及注册过滤器函数。

可以使用类装饰器将命名日志添加到类中。

任何可以“附加”到现有类或函数行为上的足够通用的功能都可以用作装饰。

在Python-Dev新闻组中也有关于用例的讨论,PEP 318—函数和方法的装饰器。