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

装饰只是语法上的糖。

This

@decorator
def func():
    ...

扩展到

def func():
    ...
func = decorator(func)

其他回答

这个答案早就有了答案,但我想我会分享我的Decorator类,这使编写新的Decorator变得简单而紧凑。

from abc import ABCMeta, abstractclassmethod

class Decorator(metaclass=ABCMeta):
    """ Acts as a base class for all decorators """

    def __init__(self):
        self.method = None

    def __call__(self, method):
        self.method = method
        return self.call

    @abstractclassmethod
    def call(self, *args, **kwargs):
        return self.method(*args, **kwargs)

首先,我认为这使装饰器的行为非常清晰,但也使定义新的装饰器变得非常简洁。对于上面列出的示例,您可以将其解为:

class MakeBold(Decorator):
    def call():
        return "<b>" + self.method() + "</b>"

class MakeItalic(Decorator):
    def call():
        return "<i>" + self.method() + "</i>"

@MakeBold()
@MakeItalic()
def say():
   return "Hello"

您也可以使用它来执行更复杂的任务,例如,一个装饰器,它会自动将函数递归地应用于迭代器中的所有参数:

class ApplyRecursive(Decorator):
    def __init__(self, *types):
        super().__init__()
        if not len(types):
            types = (dict, list, tuple, set)
        self._types = types

    def call(self, arg):
        if dict in self._types and isinstance(arg, dict):
            return {key: self.call(value) for key, value in arg.items()}

        if set in self._types and isinstance(arg, set):
            return set(self.call(value) for value in arg)

        if tuple in self._types and isinstance(arg, tuple):
            return tuple(self.call(value) for value in arg)

        if list in self._types and isinstance(arg, list):
            return list(self.call(value) for value in arg)

        return self.method(arg)


@ApplyRecursive(tuple, set, dict)
def double(arg):
    return 2*arg

print(double(1))
print(double({'a': 1, 'b': 2}))
print(double({1, 2, 3}))
print(double((1, 2, 3, 4)))
print(double([1, 2, 3, 4, 5]))

哪些打印:

2
{'a': 2, 'b': 4}
{2, 4, 6}
(2, 4, 6, 8)
[1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]

注意,这个示例没有在decorator的实例化中包含列表类型,因此在最终的print语句中,该方法应用于列表本身,而不是列表的元素。

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。

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。

当然,您也可以从decorator函数返回lambdas:

def makebold(f): 
    return lambda: "<b>" + f() + "</b>"
def makeitalic(f): 
    return lambda: "<i>" + f() + "</i>"

@makebold
@makeitalic
def say():
    return "Hello"

print say()

用于绘制图像的嵌套装饰器的又一示例:

import matplotlib.pylab as plt

def remove_axis(func):
    def inner(img, alpha):
        plt.axis('off')
        func(img, alpha)
    return inner

def plot_gray(func):
    def inner(img, alpha):
        plt.gray()
        func(img, alpha)
    return inner

@remove_axis
@plot_gray
def plot_image(img, alpha):
    plt.imshow(img, alpha=alpha)
    plt.show()

现在,让我们先使用嵌套的装饰器显示一个没有轴标签的彩色图像:

plot_image(plt.imread('lena_color.jpg'), 0.4)

接下来,让我们使用嵌套的装饰器remove_axis和plot_gray显示一个没有轴标签的灰度图像(我们需要cmap='gray',否则默认的颜色映射是viridis,因此除非明确指定,否则默认情况下灰度图像不会以黑白色显示)

plot_image(plt.imread('lena_bw.jpg'), 0.8)

上述函数调用缩减为以下嵌套调用

remove_axis(plot_gray(plot_image))(img, alpha)