我有一个由装饰器转移变量insurance_mode的问题。我将通过以下装饰器语句来实现:

@execute_complete_reservation(True)
def test_booking_gta_object(self):
    self.test_select_gta_object()

但不幸的是,这种说法并不管用。也许也许有更好的办法来解决这个问题。

def execute_complete_reservation(test_case,insurance_mode):
    def inner_function(self,*args,**kwargs):
        self.test_create_qsf_query()
        test_case(self,*args,**kwargs)
        self.test_select_room_option()
        if insurance_mode:
            self.test_accept_insurance_crosseling()
        else:
            self.test_decline_insurance_crosseling()
        self.test_configure_pax_details()
        self.test_configure_payer_details

    return inner_function

当前回答

如果函数和装饰器都必须接受参数,可以采用下面的方法。

例如,有一个名为decorator1的装饰器,它接受一个参数

@decorator1(5)
def func1(arg1, arg2):
    print (arg1, arg2)

func1(1, 2)

现在,如果decorator1参数必须是动态的,或者在调用函数时传递,

def func1(arg1, arg2):
    print (arg1, arg2)


a = 1
b = 2
seconds = 10

decorator1(seconds)(func1)(a, b)

在上面的代码中

Seconds是decorator1的参数 A b是func1的参数

其他回答

编辑:为了深入了解装饰师的心理模型,请看看这个很棒的Pycon Talk。这30分钟很值得。

考虑带参数的装饰器的一种方式是

@decorator
def foo(*args, **kwargs):
    pass

翻译为

foo = decorator(foo)

如果decorator有参数,

@decorator_with_args(arg)
def foo(*args, **kwargs):
    pass

翻译为

foo = decorator_with_args(arg)(foo)

Decorator_with_args是一个函数,它接受自定义参数并返回实际的装饰器(将应用于被装饰的函数)。

我使用了一个简单的技巧与部分,使我的装饰容易

from functools import partial

def _pseudo_decor(fun, argument):
    def ret_fun(*args, **kwargs):
        #do stuff here, for eg.
        print ("decorator arg is %s" % str(argument))
        return fun(*args, **kwargs)
    return ret_fun

real_decorator = partial(_pseudo_decor, argument=arg)

@real_decorator
def foo(*args, **kwargs):
    pass

更新:

上面,foo变成了real_decorator(foo)

修饰函数的一个效果是,foo的名字在修饰器声明中被重写。Foo被real_decorator返回的任何东西“覆盖”。在本例中,是一个新的函数对象。

foo的所有元数据都会被重写,尤其是文档字符串和函数名。

>>> print(foo)
<function _pseudo_decor.<locals>.ret_fun at 0x10666a2f0>

functools。Wraps为我们提供了一个方便的方法,将文档字符串和名称“提升”到返回的函数中。

from functools import partial, wraps

def _pseudo_decor(fun, argument):
    # magic sauce to lift the name and doc of the function
    @wraps(fun)
    def ret_fun(*args, **kwargs):
        # pre function execution stuff here, for eg.
        print("decorator argument is %s" % str(argument))
        returned_value =  fun(*args, **kwargs)
        # post execution stuff here, for eg.
        print("returned value is %s" % returned_value)
        return returned_value

    return ret_fun

real_decorator1 = partial(_pseudo_decor, argument="some_arg")
real_decorator2 = partial(_pseudo_decor, argument="some_other_arg")

@real_decorator1
def bar(*args, **kwargs):
    pass

>>> print(bar)
<function __main__.bar(*args, **kwargs)>

>>> bar(1,2,3, k="v", x="z")
decorator argument is some_arg
returned value is None

带参数的装饰器的语法有点不同——带参数的装饰器应该返回一个函数,该函数将接受一个函数并返回另一个函数。它应该返回一个普通的装饰器。有点困惑,对吧?我的意思是:

def decorator_factory(argument):
    def decorator(function):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            funny_stuff()
            something_with_argument(argument)
            result = function(*args, **kwargs)
            more_funny_stuff()
            return result
        return wrapper
    return decorator

在这里你可以读到更多关于这个主题的内容——也可以使用可调用对象来实现这个功能,这里也有解释。

编写一个带参数和不带参数的装饰器是一个挑战,因为Python在这两种情况下期望完全不同的行为!许多答案都试图解决这个问题,下面是@norok2对答案的改进。具体来说,这种变化消除了locals()的使用。

下面是@norok2给出的相同示例:

import functools

def multiplying(f_py=None, factor=1):
    assert callable(f_py) or f_py is None
    def _decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            return factor * func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return _decorator(f_py) if callable(f_py) else _decorator


@multiplying
def summing(x): return sum(x)

print(summing(range(10)))
# 45


@multiplying()
def summing(x): return sum(x)

print(summing(range(10)))
# 45


@multiplying(factor=10)
def summing(x): return sum(x)

print(summing(range(10)))
# 450

玩一下这段代码。

问题是用户必须提供键、值对的参数,而不是位置参数,并且第一个参数是保留的。

下面是一个使用带有参数的装饰器的Flask示例。假设我们有一个路由'/user/name',我们想要映射到他的主页。

def matchR(dirPath):
    def decorator(func):
        def wrapper(msg):
            if dirPath[0:6] == '/user/':
                print(f"User route '{dirPath}' match, calling func {func}")
                name = dirPath[6:]
                return func(msg2=name, msg3=msg)
            else:
                print(f"Input dirPath '{dirPath}' does not match route '/user/'")
                return
        return  wrapper
    return decorator

#@matchR('/Morgan_Hills')
@matchR('/user/Morgan_Hills')
def home(**kwMsgs):
    for arg in kwMsgs:
        if arg == 'msg2':
            print(f"In home({arg}): Hello {kwMsgs[arg]}, welcome home!")
        if arg == 'msg3':
            print(f"In home({arg}): {kwMsgs[arg]}")

home('This is your profile rendered as in index.html.')

输出:

User route '/user/Morgan_Hills' match, calling func <function home at 0x000001DD5FDCD310>
In home(msg2): Hello Morgan_Hills, welcome home!
In home(msg3): This is your profile rendered as in index.html.

这是curry函数的一个很好的用例。

curry函数本质上是延迟函数的调用,直到提供了所有输入。

这可以用于各种事情,如包装器或函数式编程。在本例中,让我们创建一个接受输入的包装器。

我将使用一个简单的包pamda,其中包含一个用于python的curry函数。这可以用作其他函数的包装器。

安装 Pamda:

pip install pamda

创建一个简单的带有两个输入的装饰函数:

@pamda.curry()
def my_decorator(input, func):
    print ("Executing Decorator")
    print(f"input:{input}")
    return func

使用提供给目标函数的第一个输入应用你的装饰器:

@my_decorator('Hi!')
def foo(input):
    print('Executing Foo!')
    print(f"input:{input}")

执行你的包装函数:

x=foo('Bye!')

把所有东西放在一起:

from pamda import pamda

@pamda.curry()
def my_decorator(input, func):
    print ("Executing Decorator")
    print(f"input:{input}")
    return func

@my_decorator('Hi!')
def foo(input):
    print('Executing Foo!')
    print(f"input:{input}")

x=foo('Bye!')

将:

Executing Decorator
input:Hi!
Executing Foo!
input:Bye!