我如何在Python中制作两个装饰器来完成以下操作?
@make_bold
@make_italic
def say():
return "Hello"
调用say()应返回:
"<b><i>Hello</i></b>"
我如何在Python中制作两个装饰器来完成以下操作?
@make_bold
@make_italic
def say():
return "Hello"
调用say()应返回:
"<b><i>Hello</i></b>"
当前回答
这里是一个链接装饰器的简单示例。注意最后一行-它显示了封面下的情况。
############################################################
#
# decorators
#
############################################################
def bold(fn):
def decorate():
# surround with bold tags before calling original function
return "<b>" + fn() + "</b>"
return decorate
def uk(fn):
def decorate():
# swap month and day
fields = fn().split('/')
date = fields[1] + "/" + fields[0] + "/" + fields[2]
return date
return decorate
import datetime
def getDate():
now = datetime.datetime.now()
return "%d/%d/%d" % (now.day, now.month, now.year)
@bold
def getBoldDate():
return getDate()
@uk
def getUkDate():
return getDate()
@bold
@uk
def getBoldUkDate():
return getDate()
print getDate()
print getBoldDate()
print getUkDate()
print getBoldUkDate()
# what is happening under the covers
print bold(uk(getDate))()
输出如下所示:
17/6/2013
<b>17/6/2013</b>
6/17/2013
<b>6/17/2013</b>
<b>6/17/2013</b>
其他回答
说到计数器示例-如上所述,计数器将在使用decorator的所有函数之间共享:
def counter(func):
def wrapped(*args, **kws):
print 'Called #%i' % wrapped.count
wrapped.count += 1
return func(*args, **kws)
wrapped.count = 0
return wrapped
这样,您的装饰器可以重复用于不同的函数(或用于多次装饰同一个函数:func_counter1=counter(func);func_counter2=counter(func)),并且计数器变量将对每个变量保持私有。
做同样事情的另一种方式:
class bol(object):
def __init__(self, f):
self.f = f
def __call__(self):
return "<b>{}</b>".format(self.f())
class ita(object):
def __init__(self, f):
self.f = f
def __call__(self):
return "<i>{}</i>".format(self.f())
@bol
@ita
def sayhi():
return 'hi'
或者,更灵活地说:
class sty(object):
def __init__(self, tag):
self.tag = tag
def __call__(self, f):
def newf():
return "<{tag}>{res}</{tag}>".format(res=f(), tag=self.tag)
return newf
@sty('b')
@sty('i')
def sayhi():
return 'hi'
Paolo Bergan蒂诺的答案具有只使用stdlib的巨大优势,适用于这个简单的示例,其中既没有修饰器参数,也没有修饰函数参数。
然而,如果您想处理更一般的情况,它有三个主要限制:
正如在几个答案中已经指出的,您不能轻易地修改代码以添加可选的修饰符参数。例如,创建makestyle(style='bold')装饰器非常简单。此外,使用@functools.wraps创建的包装器不保留签名,因此如果提供了错误的参数,它们将开始执行,并且可能引发与通常的TypeError不同的错误。最后,在使用@functools.wraps创建的包装器中,很难根据其名称访问参数。事实上,参数可以出现在*args、**kwargs中,也可以根本不出现(如果是可选的)。
我写了decopatch来解决第一个问题,写了makefun.wraps来解决另外两个问题。注意,makefun利用了与著名的decorator lib相同的技巧。
这是如何创建带有参数的装饰器,返回真正的签名保护包装器:
from decopatch import function_decorator, DECORATED
from makefun import wraps
@function_decorator
def makestyle(st='b', fn=DECORATED):
open_tag = "<%s>" % st
close_tag = "</%s>" % st
@wraps(fn)
def wrapped(*args, **kwargs):
return open_tag + fn(*args, **kwargs) + close_tag
return wrapped
decopatch为您提供了其他两种开发样式,根据您的喜好,隐藏或显示各种python概念。最紧凑的样式如下:
from decopatch import function_decorator, WRAPPED, F_ARGS, F_KWARGS
@function_decorator
def makestyle(st='b', fn=WRAPPED, f_args=F_ARGS, f_kwargs=F_KWARGS):
open_tag = "<%s>" % st
close_tag = "</%s>" % st
return open_tag + fn(*f_args, **f_kwargs) + close_tag
在这两种情况下,您都可以检查装饰器是否按预期工作:
@makestyle
@makestyle('i')
def hello(who):
return "hello %s" % who
assert hello('world') == '<b><i>hello world</i></b>'
有关详细信息,请参阅文档。
或者,您可以编写一个工厂函数,该函数返回一个装饰器,该装饰器将装饰函数的返回值包装在传递给工厂函数的标记中。例如:
from functools import wraps
def wrap_in_tag(tag):
def factory(func):
@wraps(func)
def decorator():
return '<%(tag)s>%(rv)s</%(tag)s>' % (
{'tag': tag, 'rv': func()})
return decorator
return factory
这使您能够编写:
@wrap_in_tag('b')
@wrap_in_tag('i')
def say():
return 'hello'
or
makebold = wrap_in_tag('b')
makeitalic = wrap_in_tag('i')
@makebold
@makeitalic
def say():
return 'hello'
就我个人而言,我会用不同的方式来编写装饰器:
from functools import wraps
def wrap_in_tag(tag):
def factory(func):
@wraps(func)
def decorator(val):
return func('<%(tag)s>%(val)s</%(tag)s>' %
{'tag': tag, 'val': val})
return decorator
return factory
这将产生:
@wrap_in_tag('b')
@wrap_in_tag('i')
def say(val):
return val
say('hello')
不要忘了decorator语法是一种简写的构造:
say = wrap_in_tag('b')(wrap_in_tag('i')(say)))
装饰器接受函数定义并创建一个新函数,该函数执行该函数并转换结果。
@deco
def do():
...
相当于:
do = deco(do)
例子:
def deco(func):
def inner(letter):
return func(letter).upper() #upper
return inner
This
@deco
def do(number):
return chr(number) # number to letter
相当于这个
def do2(number):
return chr(number)
do2 = deco(do2)
65<=>“a”
print(do(65))
print(do2(65))
>>> B
>>> B
要理解decorator,需要注意的是,decorator创建了一个新的函数do,它在内部执行函数并转换结果。