Python Decorator 的来龙

自述：公司部分web项目是用Python写的，分配给我处理bug问题，于是有缘深入接触该技术，多余不说，对于数据分析Python确实比java方便很多，你可以随意编写一段代码将复杂报表快速处理，相对shell更容易编写理解。

本文主要梳理了Python decorator的实现思路，解释了为什么Python decorator是现在这个样子。

关于代理模式、装饰模式

设计模式中经常提到的代理模式、装饰模式，这两种叫法实际上是说的同一件事，只是侧重点有所不同而已。

这两者都是通过在原有对象的基础上封装一层对象，通过调用封装后的对象而不是原来的对象来实现代理/装饰的目的。

例如：（以Java为例）

publicclassCountProxyimplementsCount{

private CountImpl countImpl;

public CountProxy(CountImplcountImpl){

this.countImpl = countImpl;

}

@Override

public void queryCount(){

System.out.println("事务处理之前");

//调用委托类的方法;

countImpl.queryCount();

System.out.println("事务处理之后");

}

@Override

public void updateCount(){

System.out.println("事务处理之前");

//调用委托类的方法;

countImpl.updateCount();

System.out.println("事务处理之后");

}

}

在这个例子中CountProxy是对CountImpl的封装。

使用者通过CountProxy.queryCount方法来调用CountImpl.queryCount方法，这被称为代理，即CountProxy是代理类，CountImpl是被代理类。

在CountProxy.queryCount方法中，可以在CountImpl.queryCount方法调用之前和之后添加一些额外的操作，被称为装饰，即CountProxy是装饰类，CountImpl是被装饰类。

如果强调通过CountProxy 对CountImpl进行代理的作用，则称为代理模式；

如果强调通过CountProxy 对CountImpl增加额外的操作，则称为装饰模式；

不论是哪种称呼，其本质都在于对原有对象的封装。其封装的目的在于增强所封装对象的功能或管理所封装的对象。

从上面的例子也可以发现，代理/封装所围绕的核心是可调用对象（比如函数）。

Python中的代理/装饰

Python中的可调用对象包括函数、方法、实现了__call__方法的类。Python中的函数也是对象，可以作为高阶函数的参数传入或返回值返回。因此，当代理/装饰的对象是函数时，可以使用高阶函数来对某个函数进行封装。

例如：

def query_count_proxy(fun,name,age):

print('do something before')

rv = fun(name,age)

print('do something after')

returnrv

def query_count(name,age):

print('name is %s, age is %d' %(name,age))

query_count_proxy(query_count,'Lee',20)

但是，这个例子中，query_count函数作为参数传入query_count_proxy函数中，并在query_count_proxy函数中被调用，其结果作为返回值返回。这就完成了代理的功能，同时，在调用query_count函数的前后，我们还增加了装饰代码。但是，query_count_proxy的函数参数与query_count不一样了，理想的代理应该保持接口一致才对。

为了保持一致，我们可以利用高阶函数可以返回函数的特点来完成：

def query_count_proxy(fun):

def wrapper(name,age):

print('do something before')

rv = fun(name,age)

print('do something after')

returnrv

returnwrapper

def query_count(name,age):

print('name is %s, age is %d' %(name,age))

query_count_proxy(query_count)('Lee',20)

修改后的例子，query_count_proxy仅负责接受被代理的函数query_count作为参数，同时，返回一个函数对象wrapper作为返回值，真正的封装动作在wrapper这个函数中完成。

此时，如果调用query_count_proxy(query_count)就得到了wrapper函数对象，则，执行query_count_proxy(query_count)('Lee', 20)就相当于执行了wrapper('Lee', 20)。

但是可以看到，query_count_proxy(query_count)('Lee', 20)这种使用方法，仍然不能保证一致。

为了保持一致，我们需要利用Python中对象与其名称可以动态绑定的特点。不使用query_count_proxy(quer_count)('Lee', 20)来调用代理函数，而是使用下面两句：

query_count = query_count_proxy(query_count)

query_count('Lee',20)

执行query_count_proxy(query_count)生成wrapper函数对象，将这个对象通过query_count = query_count_proxy(query_count)绑定到query_count这个名字上来，这样执行query_count('Lee', 20)时，其实执行的是wrapper('Lee', 20)。

这么做的结果就是：使用代理时调用query_count('Lee', 20)与不使用代理时调用query_count('Lee', 20)对使用者而言保持不变，不用改变代码，但是在真正执行时，使用的是代理/装饰后的函数。

这里，基本利用Python的高阶函数及名称绑定完成了代理/装饰的功能。

还有什么不理想的地方呢？

对，就是query_count = query_count_proxy(query_count)，因为这句既不简洁，又属于重复工作。

Python为我们提供了语法糖来完成这类的tedious work。

方法就是：

@query_count_proxy

def query_count(name,age):

return'name is %s, age is %d' %(name,age)

query_count = query_count_proxy(query_count)就等同于在定义query_count函数的时候，在其前面加上@query_count_proxy。

Python看到这样的语法，就会自动的执行query_count = query_count_proxy(query_count)进行name rebinding

补充

以上就是Python实现可调用对象装饰的核心。

可调用对象包括函数、方法、实现了__call__方法的类，上述内容只是针对函数来解释，对于方法、实现了__call__方法的类，其基本原理相同，具体实现略有差别。

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