python类装饰器详解-Python类装饰器实现方法详解

本文实例讲述了Python类装饰器。分享给大家供大家参考，具体如下：

编写类装饰器

类装饰器类似于函数装饰器的概念，但它应用于类，它们可以用于管理类自身，或者用来拦截实例创建调用以管理实例。

单体类

由于类装饰器可以拦截实例创建调用，所以它们可以用来管理一个类的所有实例，或者扩展这些实例的接口。

下面的类装饰器实现了传统的单体编码模式，即最多只有一个类的一个实例存在。

instances = {} # 全局变量，管理实例

def getInstance(aClass, *args):

if aClass not in instances:

instances[aClass] = aClass(*args)

return instances[aClass] #每一个类只能存在一个实例

def singleton(aClass):

def onCall(*args):

return getInstance(aClass,*args)

return onCall

为了使用它，装饰用来强化单体模型的类：

@singleton # Person = singleton(Person)

class Person:

def __init__(self,name,hours,rate):

self.name = name

self.hours = hours

self.rate = rate

def pay(self):

return self.hours * self.rate

@singleton # Spam = singleton(Spam)

class Spam:

def __init__(self,val):

self.attr = val

bob = Person('Bob',40,10)

print(bob.name,bob.pay())

sue = Person('Sue',50,20)

print(sue.name,sue.pay())

X = Spam(42)

Y = Spam(99)

print(X.attr,Y.attr)

现在，当Person或Spam类稍后用来创建一个实例的时候，装饰器提供的包装逻辑层把实例构建调用指向了onCall，它反过来调用getInstance，以针对每个类管理并分享一个单个实例，而不管进行了多少次构建调用。

程序输出如下：

Bob 400

42 42

在这里，我们使用全局的字典instances来保存实例，还有一个更好的解决方案就是使用Python3中的nonlocal关键字，它可以为每个类提供一个封闭的作用域，如下：

def singleton(aClass):

instance = None

def onCall(*args):

nonlocal instance

if instance == None:

instance = aClass(*args)

return instance

return onCall

当然，我们也可以用类来编写这个装饰器――如下代码对每个类使用一个实例，而不是使用一个封闭作用域或全局表：

class singleton:

def __init__(self,aClass):

self.aClass = aClass

self.instance = None

def __call__(self,*args):

if self.instance == None:

self.instance = self.aClass(*args)

return self.instance

跟踪对象接口

类装饰器的另一个常用场景是每个产生实例的接口。类装饰器基本上可以在实例上安装一个包装器逻辑层，来以某种方式管理其对接口的访问。

前面，我们知道可以用__getattr__运算符重载方法作为包装嵌入到实例的整个对象接口的方法，以便实现委托编码模式。__getattr__用于拦截未定义的属性名的访问。如下例子所示：

class Wrapper:

def __init__(self,obj):

self.wrapped = obj

def __getattr__(self,attrname):

print('Trace:',attrname)

return getattr(self.wrapped,attrname)

>>> x = Wrapper([1,2,3])

>>> x.append(4)

Trace: append

>>> x.wrapped

[1, 2, 3, 4]

>>>

>>> x = Wrapper({'a':1,'b':2})

>>> list(x.keys())

Trace: keys

['b', 'a']

在这段代码中，Wrapper类拦截了对任何包装对象的属性的访问，打印出一条跟踪信息，并且使用内置函数getattr来终止对包装对象的请求。

类装饰器为编写这种__getattr__技术来包装一个完整接口提供了一个替代的、方便的方法。如下：

def Tracer(aClass):

class Wrapper:

def __init__(self,*args,**kargs):

self.fetches = 0

self.wrapped = aClass(*args,**kargs)

def __getattr__(self,attrname):

print('Trace:'+attrname)

self.fetches += 1

return getattr(self.wrapped,attrname)

return Wrapper

@Tracer

class Spam:

def display(self):

print('Spam!'*8)

@Tracer

class Person:

def __init__(self,name,hours,rate):

self.name = name

self.hours = hours

self.rate = rate

def pay(self):

return self.hours * self.rate

food = Spam()

food.display()

print([food.fetches])

bob = Person('Bob',40,50)

print(bob.name)

print(bob.pay())

print('')

sue = Person('Sue',rate=100,hours = 60)

print(sue.name)

print(sue.pay())

print(bob.name)

print(bob.pay())

print([bob.fetches,sue.fetches])

通过拦截实例创建调用，这里的类装饰器允许我们跟踪整个对象接口，例如，对其任何属性的访问。

Spam和Person类的实例上的属性获取都会调用Wrapper类中的__getattr__逻辑，由于food和bob确实都是Wrapper的实例，得益于装饰器的实例创建调用重定向，输出如下：

Trace:display

Spam!Spam!Spam!Spam!Spam!Spam!Spam!Spam!

[1]

Trace:name

Bob

Trace:pay

2000

Trace:name

Sue

Trace:pay

6000

Trace:name

Bob

Trace:pay

2000

[4, 2]

示例：实现私有属性

如下的类装饰器实现了一个用于类实例属性的Private声明，也就是说，属性存储在一个实例上，或者从其一个类继承而来。不接受从装饰的类的外部对这样的属性的获取和修改访问，但是，仍然允许类自身在其方法中自由地访问那些名称。类似于Java中的private属性。

traceMe = False

def trace(*args):

if traceMe:

print('['+ ' '.join(map(str,args))+ ']')

def Private(*privates):

def onDecorator(aClass):

class onInstance:

def __init__(self,*args,**kargs):

self.wrapped = aClass(*args,**kargs)

def __getattr__(self,attr):

trace('get:',attr)

if attr in privates:

raise TypeError('private attribute fetch:'+attr)

else:

return getattr(self.wrapped,attr)

def __setattr__(self,attr,value):

trace('set:',attr,value)

if attr == 'wrapped': # 这里捕捉对wrapped的赋值

self.__dict__[attr] = value

elif attr in privates:

raise TypeError('private attribute change:'+attr)

else: # 这里捕捉对wrapped.attr的赋值

setattr(self.wrapped,attr,value)

return onInstance

return onDecorator

if __name__ == '__main__':

traceMe = True

@Private('data','size')

class Doubler:

def __init__(self,label,start):

self.label = label

self.data = start

def size(self):

return len(self.data)

def double(self):

for i in range(self.size()):

self.data[i] = self.data[i] * 2

def display(self):

print('%s => %s'%(self.label,self.data))

X = Doubler('X is',[1,2,3])

Y = Doubler('Y is',[-10,-20,-30])

print(X.label)

X.display()

X.double()

X.display()

print(Y.label)

Y.display()

Y.double()

Y.label = 'Spam'

Y.display()

# 这些访问都会引发异常

"""

print(X.size())

print(X.data)

X.data = [1,1,1]

X.size = lambda S:0

print(Y.data)

print(Y.size())

这个示例运用了装饰器参数等语法，稍微有些复杂，运行结果如下：

[set: wrapped <__main__.Doubler object at 0x03421F10>]

[set: wrapped <__main__.Doubler object at 0x031B7470>]

[get: label]

X is

[get: display]

X is => [1, 2, 3]

[get: double]

[get: display]

X is => [2, 4, 6]

[get: label]

Y is

[get: display]

Y is => [-10, -20, -30]

[get: double]

[set: label Spam]

[get: display]

Spam => [-20, -40, -60]

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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