Как создать цепочку декораторов функций?

Как я могу сделать два декоратора в Python, которые будут делать следующее?

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

..., который должен возвращаться:

"<b><i>Hello</i></b>"

Я не пытаюсь сделать HTML таким образом в реальном приложении - просто пытаюсь понять, как работают декораторы и цепочка декораторов.

2559
11 апр. '09 в 10:05
источник поделиться
18 ответов

Ознакомьтесь с документацией, чтобы увидеть, как работают декораторы. Вот что вы просили:

from functools import wraps

def makebold(fn):
    @wraps(fn)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        return "<b>" + fn(*args, **kwargs) + "</b>"
    return wrapped

def makeitalic(fn):
    @wraps(fn)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        return "<i>" + fn(*args, **kwargs) + "</i>"
    return wrapped

@makebold
@makeitalic
def hello():
    return "hello world"

@makebold
@makeitalic
def log(s):
    return s

print hello()        # returns "<b><i>hello world</i></b>"
print hello.__name__ # with functools.wraps() this returns "hello"
print log('hello')   # returns "<b><i>hello</i></b>"
2790
11 апр. '09 в 10:16
источник

Связанные вопросы


Похожие вопросы

Если у вас нет длинных объяснений, см. Ответ Паоло Бергантиноса.

Основы декоратора

Функции питонов являются объектами

Чтобы понять декораторы, вы должны сначала понять, что функции - это объекты в Python. Это имеет важные последствия. Давайте посмотрим, почему на простом примере:

def shout(word="yes"):
    return word.capitalize()+"!"

print(shout())
# outputs : 'Yes!'

# As an object, you can assign the function to a variable like any other object 
scream = shout

# Notice we don't use parentheses: we are not calling the function,
# we are putting the function "shout" into the variable "scream".
# It means you can then call "shout" from "scream":

print(scream())
# outputs : 'Yes!'

# More than that, it means you can remove the old name 'shout',
# and the function will still be accessible from 'scream'

del shout
try:
    print(shout())
except NameError as e:
    print(e)
    #outputs: "name 'shout' is not defined"

print(scream())
# outputs: 'Yes!'

Имейте это в виду. Ну, вернемся к этому в ближайшее время.

Еще одно интересное свойство функций Python - они могут быть определены внутри другой функции!

def talk():

    # You can define a function on the fly in "talk" ...
    def whisper(word="yes"):
        return word.lower()+"..."

    # ... and use it right away!
    print(whisper())

# You call "talk", that defines "whisper" EVERY TIME you call it, then
# "whisper" is called in "talk". 
talk()
# outputs: 
# "yes..."

# But "whisper" DOES NOT EXIST outside "talk":

try:
    print(whisper())
except NameError as e:
    print(e)
    #outputs : "name 'whisper' is not defined"*
    #Python functions are objects

Ссылки на функции

Хорошо, все еще здесь? Теперь самое интересное...

Вы видели, что функции являются объектами. Поэтому функции:

  • может быть назначен переменной
  • может быть определен в другой функции

Это означает, что функция может return другую функцию.

def getTalk(kind="shout"):

    # We define functions on the fly
    def shout(word="yes"):
        return word.capitalize()+"!"

    def whisper(word="yes") :
        return word.lower()+"...";

    # Then we return one of them
    if kind == "shout":
        # We don't use "()", we are not calling the function,
        # we are returning the function object
        return shout  
    else:
        return whisper

# How do you use this strange beast?

# Get the function and assign it to a variable
talk = getTalk()      

# You can see that "talk" is here a function object:
print(talk)
#outputs : <function shout at 0xb7ea817c>

# The object is the one returned by the function:
print(talk())
#outputs : Yes!

# And you can even use it directly if you feel wild:
print(getTalk("whisper")())
#outputs : yes...

Есть еще кое-что!

Если вы можете return функцию, вы можете передать ее в качестве параметра:

def doSomethingBefore(func): 
    print("I do something before then I call the function you gave me")
    print(func())

doSomethingBefore(scream)
#outputs: 
#I do something before then I call the function you gave me
#Yes!

Ну, у вас просто есть все необходимое для понимания декораторов. Видите ли, декораторы являются "обертками", что означает, что они позволяют вам выполнять код до и после функции, которую они декорируют, без изменения самой функции.

Декораторы ручной работы

Как сделать это вручную:

# A decorator is a function that expects ANOTHER function as parameter
def my_shiny_new_decorator(a_function_to_decorate):

    # Inside, the decorator defines a function on the fly: the wrapper.
    # This function is going to be wrapped around the original function
    # so it can execute code before and after it.
    def the_wrapper_around_the_original_function():

        # Put here the code you want to be executed BEFORE the original function is called
        print("Before the function runs")

        # Call the function here (using parentheses)
        a_function_to_decorate()

        # Put here the code you want to be executed AFTER the original function is called
        print("After the function runs")

    # At this point, "a_function_to_decorate" HAS NEVER BEEN EXECUTED.
    # We return the wrapper function we have just created.
    # The wrapper contains the function and the code to execute before and after. Its ready to use!
    return the_wrapper_around_the_original_function

# Now imagine you create a function you don't want to ever touch again.
def a_stand_alone_function():
    print("I am a stand alone function, don't you dare modify me")

a_stand_alone_function() 
#outputs: I am a stand alone function, don't you dare modify me

# Well, you can decorate it to extend its behavior.
# Just pass it to the decorator, it will wrap it dynamically in 
# any code you want and return you a new function ready to be used:

a_stand_alone_function_decorated = my_shiny_new_decorator(a_stand_alone_function)
a_stand_alone_function_decorated()
#outputs:
#Before the function runs
#I am a stand alone function, don't you dare modify me
#After the function runs

Теперь вы, вероятно, хотите, чтобы каждый раз, когда вы вызывали a_stand_alone_function, a_stand_alone_function_decorated него вызывался a_stand_alone_function_decorated. Это просто, просто перезапишите a_stand_alone_function функцией, возвращаемой my_shiny_new_decorator:

a_stand_alone_function = my_shiny_new_decorator(a_stand_alone_function)
a_stand_alone_function()
#outputs:
#Before the function runs
#I am a stand alone function, don't you dare modify me
#After the function runs

# Thats EXACTLY what decorators do!

Декораторы демистифицированы

Предыдущий пример с использованием синтаксиса декоратора:

@my_shiny_new_decorator
def another_stand_alone_function():
    print("Leave me alone")

another_stand_alone_function()  
#outputs:  
#Before the function runs
#Leave me alone
#After the function runs

Да, вот и все, это так просто. @decorator - это просто ярлык для:

another_stand_alone_function = my_shiny_new_decorator(another_stand_alone_function)

Декораторы - это просто питонический вариант шаблона дизайна декоратора. Существует несколько классических шаблонов проектирования, встроенных в Python для упрощения разработки (например, итераторы).

Конечно, вы можете накапливать декораторы:

def bread(func):
    def wrapper():
        print("</''''''\>")
        func()
        print("<\______/>")
    return wrapper

def ingredients(func):
    def wrapper():
        print("#tomatoes#")
        func()
        print("~salad~")
    return wrapper

def sandwich(food="--ham--"):
    print(food)

sandwich()
#outputs: --ham--
sandwich = bread(ingredients(sandwich))
sandwich()
#outputs:
#</''''''\>
# #tomatoes#
# --ham--
# ~salad~
#<\______/>

Использование синтаксиса декоратора Python:

@bread
@ingredients
def sandwich(food="--ham--"):
    print(food)

sandwich()
#outputs:
#</''''''\>
# #tomatoes#
# --ham--
# ~salad~
#<\______/>

Порядок установки декораторами ДЕЛА:

@ingredients
@bread
def strange_sandwich(food="--ham--"):
    print(food)

strange_sandwich()
#outputs:
##tomatoes#
#</''''''\>
# --ham--
#<\______/>
# ~salad~

Теперь: чтобы ответить на вопрос...

В заключение вы можете легко увидеть, как ответить на вопрос:

# The decorator to make it bold
def makebold(fn):
    # The new function the decorator returns
    def wrapper():
        # Insertion of some code before and after
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapper

# The decorator to make it italic
def makeitalic(fn):
    # The new function the decorator returns
    def wrapper():
        # Insertion of some code before and after
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapper

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

print(say())
#outputs: <b><i>hello</i></b>

# This is the exact equivalent to 
def say():
    return "hello"
say = makebold(makeitalic(say))

print(say())
#outputs: <b><i>hello</i></b>

Теперь вы можете просто оставить себя довольным или сжечь свой мозг немного больше и увидеть расширенные возможности использования декораторов.


Вывод декораторов на новый уровень

Передача аргументов в декорированную функцию

# Its not black magic, you just have to let the wrapper 
# pass the argument:

def a_decorator_passing_arguments(function_to_decorate):
    def a_wrapper_accepting_arguments(arg1, arg2):
        print("I got args! Look: {0}, {1}".format(arg1, arg2))
        function_to_decorate(arg1, arg2)
    return a_wrapper_accepting_arguments

# Since when you are calling the function returned by the decorator, you are
# calling the wrapper, passing arguments to the wrapper will let it pass them to 
# the decorated function

@a_decorator_passing_arguments
def print_full_name(first_name, last_name):
    print("My name is {0} {1}".format(first_name, last_name))

print_full_name("Peter", "Venkman")
# outputs:
#I got args! Look: Peter Venkman
#My name is Peter Venkman

Методы декорирования

Отличная особенность Python в том, что методы и функции действительно одинаковы. Единственное отличие состоит в том, что методы ожидают, что их первый аргумент является ссылкой на текущий объект (self).

Это означает, что вы можете создать декоратор для методов таким же образом! Только не забудьте взять self во внимание:

def method_friendly_decorator(method_to_decorate):
    def wrapper(self, lie):
        lie = lie - 3 # very friendly, decrease age even more :-)
        return method_to_decorate(self, lie)
    return wrapper


class Lucy(object):

    def __init__(self):
        self.age = 32

    @method_friendly_decorator
    def sayYourAge(self, lie):
        print("I am {0}, what did you think?".format(self.age + lie))

l = Lucy()
l.sayYourAge(-3)
#outputs: I am 26, what did you think?

Если вы создаете декоратор общего назначения - вы примените его к любой функции или методу, независимо от его аргументов, - тогда просто используйте *args, **kwargs:

def a_decorator_passing_arbitrary_arguments(function_to_decorate):
    # The wrapper accepts any arguments
    def a_wrapper_accepting_arbitrary_arguments(*args, **kwargs):
        print("Do I have args?:")
        print(args)
        print(kwargs)
        # Then you unpack the arguments, here *args, **kwargs
        # If you are not familiar with unpacking, check:
        # http://www.saltycrane.com/blog/2008/01/how-to-use-args-and-kwargs-in-python/
        function_to_decorate(*args, **kwargs)
    return a_wrapper_accepting_arbitrary_arguments

@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def function_with_no_argument():
    print("Python is cool, no argument here.")

function_with_no_argument()
#outputs
#Do I have args?:
#()
#{}
#Python is cool, no argument here.

@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def function_with_arguments(a, b, c):
    print(a, b, c)

function_with_arguments(1,2,3)
#outputs
#Do I have args?:
#(1, 2, 3)
#{}
#1 2 3 

@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def function_with_named_arguments(a, b, c, platypus="Why not ?"):
    print("Do {0}, {1} and {2} like platypus? {3}".format(a, b, c, platypus))

function_with_named_arguments("Bill", "Linus", "Steve", platypus="Indeed!")
#outputs
#Do I have args ? :
#('Bill', 'Linus', 'Steve')
#{'platypus': 'Indeed!'}
#Do Bill, Linus and Steve like platypus? Indeed!

class Mary(object):

    def __init__(self):
        self.age = 31

    @a_decorator_passing_arbitrary_arguments
    def sayYourAge(self, lie=-3): # You can now add a default value
        print("I am {0}, what did you think?".format(self.age + lie))

m = Mary()
m.sayYourAge()
#outputs
# Do I have args?:
#(<__main__.Mary object at 0xb7d303ac>,)
#{}
#I am 28, what did you think?

Передача аргументов декоратору

Отлично, что бы вы сказали о передаче аргументов самому декоратору?

Это может быть несколько искажено, так как декоратор должен принимать функцию в качестве аргумента. Следовательно, вы не можете передавать аргументы декорированных функций напрямую декоратору.

Прежде чем торопиться с решением, напишем небольшое напоминание:

# Decorators are ORDINARY functions
def my_decorator(func):
    print("I am an ordinary function")
    def wrapper():
        print("I am function returned by the decorator")
        func()
    return wrapper

# Therefore, you can call it without any "@"

def lazy_function():
    print("zzzzzzzz")

decorated_function = my_decorator(lazy_function)
#outputs: I am an ordinary function

# It outputs "I am an ordinary function", because thats just what you do:
# calling a function. Nothing magic.

@my_decorator
def lazy_function():
    print("zzzzzzzz")

#outputs: I am an ordinary function

Это точно так же. " my_decorator " называется. Поэтому, когда вы @my_decorator, вы говорите Python вызвать функцию, "помеченную переменной" my_decorator "".

Это важно! Ярлык, который вы даете, может указывать непосредственно на декоратора - или нет.

Позволяет получить зло. ☺

def decorator_maker():

    print("I make decorators! I am executed only once: "
          "when you make me create a decorator.")

    def my_decorator(func):

        print("I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.")

        def wrapped():
            print("I am the wrapper around the decorated function. "
                  "I am called when you call the decorated function. "
                  "As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.")
            return func()

        print("As the decorator, I return the wrapped function.")

        return wrapped

    print("As a decorator maker, I return a decorator")
    return my_decorator

# Lets create a decorator. Its just a new function after all.
new_decorator = decorator_maker()       
#outputs:
#I make decorators! I am executed only once: when you make me create a decorator.
#As a decorator maker, I return a decorator

# Then we decorate the function

def decorated_function():
    print("I am the decorated function.")

decorated_function = new_decorator(decorated_function)
#outputs:
#I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.
#As the decorator, I return the wrapped function

# Lets call the function:
decorated_function()
#outputs:
#I am the wrapper around the decorated function. I am called when you call the decorated function.
#As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.
#I am the decorated function.

Здесь нет ничего удивительного.

Давайте сделаем точно то же самое, но пропустим все надоедливые промежуточные переменные:

def decorated_function():
    print("I am the decorated function.")
decorated_function = decorator_maker()(decorated_function)
#outputs:
#I make decorators! I am executed only once: when you make me create a decorator.
#As a decorator maker, I return a decorator
#I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.
#As the decorator, I return the wrapped function.

# Finally:
decorated_function()    
#outputs:
#I am the wrapper around the decorated function. I am called when you call the decorated function.
#As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.
#I am the decorated function.

Позволяет сделать это еще короче:

@decorator_maker()
def decorated_function():
    print("I am the decorated function.")
#outputs:
#I make decorators! I am executed only once: when you make me create a decorator.
#As a decorator maker, I return a decorator
#I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.
#As the decorator, I return the wrapped function.

#Eventually: 
decorated_function()    
#outputs:
#I am the wrapper around the decorated function. I am called when you call the decorated function.
#As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.
#I am the decorated function.

Эй, ты видел это? Мы использовали вызов функции с синтаксисом " @ "! :-)

Итак, вернемся к декораторам с аргументами. Если мы можем использовать функции для генерации декоратора на лету, мы можем передать аргументы этой функции, верно?

def decorator_maker_with_arguments(decorator_arg1, decorator_arg2):

    print("I make decorators! And I accept arguments: {0}, {1}".format(decorator_arg1, decorator_arg2))

    def my_decorator(func):
        # The ability to pass arguments here is a gift from closures.
        # If you are not comfortable with closures, you can assume its ok,
        # or read: https://stackoverflow.com/questions/13857/can-you-explain-closures-as-they-relate-to-python
        print("I am the decorator. Somehow you passed me arguments: {0}, {1}".format(decorator_arg1, decorator_arg2))

        # Don't confuse decorator arguments and function arguments!
        def wrapped(function_arg1, function_arg2) :
            print("I am the wrapper around the decorated function.\n"
                  "I can access all the variables\n"
                  "\t- from the decorator: {0} {1}\n"
                  "\t- from the function call: {2} {3}\n"
                  "Then I can pass them to the decorated function"
                  .format(decorator_arg1, decorator_arg2,
                          function_arg1, function_arg2))
            return func(function_arg1, function_arg2)

        return wrapped

    return my_decorator

@decorator_maker_with_arguments("Leonard", "Sheldon")
def decorated_function_with_arguments(function_arg1, function_arg2):
    print("I am the decorated function and only knows about my arguments: {0}"
           " {1}".format(function_arg1, function_arg2))

decorated_function_with_arguments("Rajesh", "Howard")
#outputs:
#I make decorators! And I accept arguments: Leonard Sheldon
#I am the decorator. Somehow you passed me arguments: Leonard Sheldon
#I am the wrapper around the decorated function. 
#I can access all the variables 
#   - from the decorator: Leonard Sheldon 
#   - from the function call: Rajesh Howard 
#Then I can pass them to the decorated function
#I am the decorated function and only knows about my arguments: Rajesh Howard

Вот оно: декоратор с аргументами. Аргументы могут быть установлены как переменные:

c1 = "Penny"
c2 = "Leslie"

@decorator_maker_with_arguments("Leonard", c1)
def decorated_function_with_arguments(function_arg1, function_arg2):
    print("I am the decorated function and only knows about my arguments:"
           " {0} {1}".format(function_arg1, function_arg2))

decorated_function_with_arguments(c2, "Howard")
#outputs:
#I make decorators! And I accept arguments: Leonard Penny
#I am the decorator. Somehow you passed me arguments: Leonard Penny
#I am the wrapper around the decorated function. 
#I can access all the variables 
#   - from the decorator: Leonard Penny 
#   - from the function call: Leslie Howard 
#Then I can pass them to the decorated function
#I am the decorated function and only know about my arguments: Leslie Howard

Как видите, вы можете передавать аргументы декоратору как любую функцию, используя этот трюк. Вы можете даже использовать *args, **kwargs если хотите. Но помните, декораторы называются только один раз. Просто когда Python импортирует скрипт. Вы не можете динамически устанавливать аргументы впоследствии. Когда вы выполняете "import x", функция уже оформлена, поэтому вы ничего не можете изменить.


Давайте потренируемся: украшать декоратора

Хорошо, в качестве бонуса я дам вам фрагмент кода, чтобы заставить любого декоратора в целом принять любой аргумент. В конце концов, чтобы принимать аргументы, мы создали наш декоратор, используя другую функцию.

Мы завернули декоратор.

Что-нибудь еще, что мы недавно видели, что завернутая функция?

О да, декораторы!

Давайте немного повеселимся и напишем декоратор для декораторов:

def decorator_with_args(decorator_to_enhance):
    """ 
    This function is supposed to be used as a decorator.
    It must decorate an other function, that is intended to be used as a decorator.
    Take a cup of coffee.
    It will allow any decorator to accept an arbitrary number of arguments,
    saving you the headache to remember how to do that every time.
    """

    # We use the same trick we did to pass arguments
    def decorator_maker(*args, **kwargs):

        # We create on the fly a decorator that accepts only a function
        # but keeps the passed arguments from the maker.
        def decorator_wrapper(func):

            # We return the result of the original decorator, which, after all, 
            # IS JUST AN ORDINARY FUNCTION (which returns a function).
            # Only pitfall: the decorator must have this specific signature or it won't work:
            return decorator_to_enhance(func, *args, **kwargs)

        return decorator_wrapper

    return decorator_maker

Может использоваться следующим образом:

# You create the function you will use as a decorator. And stick a decorator on it :-)
# Don't forget, the signature is "decorator(func, *args, **kwargs)"
@decorator_with_args 
def decorated_decorator(func, *args, **kwargs): 
    def wrapper(function_arg1, function_arg2):
        print("Decorated with {0} {1}".format(args, kwargs))
        return func(function_arg1, function_arg2)
    return wrapper

# Then you decorate the functions you wish with your brand new decorated decorator.

@decorated_decorator(42, 404, 1024)
def decorated_function(function_arg1, function_arg2):
    print("Hello {0} {1}".format(function_arg1, function_arg2))

decorated_function("Universe and", "everything")
#outputs:
#Decorated with (42, 404, 1024) {}
#Hello Universe and everything

# Whoooot!

Я знаю, в прошлый раз, когда у вас было это чувство, это было после того, как вы услышали, как парень сказал: "прежде чем понимать рекурсию, вы должны сначала понять рекурсию". Но разве тебе не нравится овладевать этим?


Лучшие практики: декораторы

  • Декораторы были введены в Python 2.4, поэтому убедитесь, что ваш код будет работать на> = 2.4.
  • Декораторы замедляют вызов функции. Запомни.
  • Вы не можете отменить декорацию функции. (Существуют хаки для создания декораторов, которые можно удалить, но никто не использует их.) Так что, как только функция оформлена, она оформлена для всего кода.
  • Декораторы обертывают функции, которые могут затруднить их отладку. (Это улучшается в Python> = 2.5; см. Ниже.)

Модуль functools был представлен в Python 2.5. Он включает функцию functools.wraps(), которая копирует имя, модуль и строку документации оформленной функции в свою оболочку.

(Интересный факт: functools.wraps() - декоратор! ☺)

# For debugging, the stacktrace prints you the function __name__
def foo():
    print("foo")

print(foo.__name__)
#outputs: foo

# With a decorator, it gets messy    
def bar(func):
    def wrapper():
        print("bar")
        return func()
    return wrapper

@bar
def foo():
    print("foo")

print(foo.__name__)
#outputs: wrapper

# "functools" can help for that

import functools

def bar(func):
    # We say that "wrapper", is wrapping "func"
    # and the magic begins
    @functools.wraps(func)
    def wrapper():
        print("bar")
        return func()
    return wrapper

@bar
def foo():
    print("foo")

print(foo.__name__)
#outputs: foo

Чем могут быть полезны декораторы?

Теперь большой вопрос: для чего я могу использовать декораторы?

Кажется круто и мощно, но практический пример был бы великолепен. Ну, есть 1000 возможностей. Классическое использование расширяет поведение функции из внешней библиотеки (вы не можете изменить ее) или для отладки (вы не хотите изменять ее, потому что она временная).

Вы можете использовать их для расширения некоторых функций в СУХОЙ форме, например так:

def benchmark(func):
    """
    A decorator that prints the time a function takes
    to execute.
    """
    import time
    def wrapper(*args, **kwargs):
        t = time.clock()
        res = func(*args, **kwargs)
        print("{0} {1}".format(func.__name__, time.clock()-t))
        return res
    return wrapper


def logging(func):
    """
    A decorator that logs the activity of the script.
    (it actually just prints it, but it could be logging!)
    """
    def wrapper(*args, **kwargs):
        res = func(*args, **kwargs)
        print("{0} {1} {2}".format(func.__name__, args, kwargs))
        return res
    return wrapper


def counter(func):
    """
    A decorator that counts and prints the number of times a function has been executed
    """
    def wrapper(*args, **kwargs):
        wrapper.count = wrapper.count + 1
        res = func(*args, **kwargs)
        print("{0} has been used: {1}x".format(func.__name__, wrapper.count))
        return res
    wrapper.count = 0
    return wrapper

@counter
@benchmark
@logging
def reverse_string(string):
    return str(reversed(string))

print(reverse_string("Able was I ere I saw Elba"))
print(reverse_string("A man, a plan, a canoe, pasta, heros, rajahs, a coloratura, maps, snipe, percale, macaroni, a gag, a banana bag, a tan, a tag, a banana bag again (or a camel), a crepe, pins, Spam, a rut, a Rolo, cash, a jar, sore hats, a peon, a canal: Panama!"))

#outputs:
#reverse_string ('Able was I ere I saw Elba',) {}
#wrapper 0.0
#wrapper has been used: 1x 
#ablE was I ere I saw elbA
#reverse_string ('A man, a plan, a canoe, pasta, heros, rajahs, a coloratura, maps, snipe, percale, macaroni, a gag, a banana bag, a tan, a tag, a banana bag again (or a camel), a crepe, pins, Spam, a rut, a Rolo, cash, a jar, sore hats, a peon, a canal: Panama!',) {}
#wrapper 0.0
#wrapper has been used: 2x
#!amanaP :lanac a ,noep a ,stah eros ,raj a ,hsac ,oloR a ,tur a ,mapS ,snip ,eperc a ,)lemac a ro( niaga gab ananab a ,gat a ,nat a ,gab ananab a ,gag a ,inoracam ,elacrep ,epins ,spam ,arutaroloc a ,shajar ,soreh ,atsap ,eonac a ,nalp a ,nam A

Конечно, хорошая вещь с декораторами в том, что вы можете использовать их практически сразу, без переписывания. СУХОЙ, я сказал:

@counter
@benchmark
@logging
def get_random_futurama_quote():
    from urllib import urlopen
    result = urlopen("http://subfusion.net/cgi-bin/quote.pl?quote=futurama").read()
    try:
        value = result.split("<br><b><hr><br>")[1].split("<br><br><hr>")[0]
        return value.strip()
    except:
        return "No, I'm ... doesn't!"


print(get_random_futurama_quote())
print(get_random_futurama_quote())

#outputs:
#get_random_futurama_quote () {}
#wrapper 0.02
#wrapper has been used: 1x
#The laws of science be a harsh mistress.
#get_random_futurama_quote () {}
#wrapper 0.01
#wrapper has been used: 2x
#Curse you, merciful Poseidon!

Сам Python предоставляет несколько декораторов: property, staticmethod и т.д.

  • Django использует декораторы для управления кэшированием и просмотра разрешений.
  • Скручено в подделку встраивание вызовов асинхронных функций.

Это действительно большая игровая площадка.

4006
20 окт. '09 в 16:05
источник

В качестве альтернативы вы можете написать функцию factory, которая возвращает декоратор, который обертывает возвращаемое значение декорированной функции в тег, переданный функции factory. Например:

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

Это позволяет вам написать:

@wrap_in_tag('b')
@wrap_in_tag('i')
def say():
    return 'hello'

или

makebold = wrap_in_tag('b')
makeitalic = wrap_in_tag('i')

@makebold
@makeitalic
def say():
    return 'hello'

Лично я бы написал декоратор несколько иначе:

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

который даст:

@wrap_in_tag('b')
@wrap_in_tag('i')
def say(val):
    return val
say('hello')

Не забывайте о конструкции, для которой синтаксис декоратора является сокращением:

say = wrap_in_tag('b')(wrap_in_tag('i')(say)))
139
11 апр. '09 в 10:32
источник

Похоже, что другие люди уже говорили вам, как решить проблему. Надеюсь, это поможет вам понять, что такое декораторы.

Декораторы - это просто синтаксический сахар.

Это

@decorator
def func():
    ...

расширяется до

def func():
    ...
func = decorator(func)
110
11 апр. '09 в 11:00
источник

И, конечно же, вы можете вернуть лямбды также из функции декоратора:

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

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

print say()
60
25 окт. '10 в 9:18
источник

Декодеры Python добавляют дополнительную функциональность к другой функции

Декоратор курсива может быть похож на

def makeitalic(fn):
    def newFunc():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return newFunc

Обратите внимание, что функция определена внутри функции. В основном это означает замену функции на новую. Например, у меня есть этот класс

class foo:
    def bar(self):
        print "hi"
    def foobar(self):
        print "hi again"

Теперь скажите, я хочу, чтобы обе функции печатали "---" после и до их завершения. Я мог бы добавить печать "---" до и после каждого оператора печати. Но поскольку я не люблю повторять себя, я сделаю декоратор

def addDashes(fn): # notice it takes a function as an argument
    def newFunction(self): # define a new function
        print "---"
        fn(self) # call the original function
        print "---"
    return newFunction
    # Return the newly defined function - it will "replace" the original

Итак, теперь я могу изменить свой класс на

class foo:
    @addDashes
    def bar(self):
        print "hi"

    @addDashes
    def foobar(self):
        print "hi again"

Подробнее о декораторах, проверьте http://www.ibm.com/developerworks/linux/library/l-cpdecor.html

58
11 апр. '09 в 10:19
источник

Вы можете сделать два отдельных декоратора, которые будут делать то, что вы хотите, как показано ниже. Обратите внимание на использование *args, **kwargs в объявлении функции wrapped() которая поддерживает декорированную функцию, имеющую несколько аргументов (что на самом деле не является обязательным для функции say() в примере, но включено для общности).

По тем же причинам декоратор functools.wraps используется для изменения мета-атрибутов упакованной функции, чтобы они соответствовали атрибутам декорируемой функции. Это делает сообщения об ошибках и документацию встроенных функций (func.__doc__) теми же, что и у украшенной функции вместо wrapped().

from functools import wraps

def makebold(fn):
    @wraps(fn)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        return "<b>" + fn(*args, **kwargs) + "</b>"
    return wrapped

def makeitalic(fn):
    @wraps(fn)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        return "<i>" + fn(*args, **kwargs) + "</i>"
    return wrapped

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

print(say())  # -> <b><i>Hello</i></b>

Уточнения

Как вы можете видеть, в этих двух декораторах много повторяющегося кода. Учитывая это сходство, было бы лучше, чтобы вы вместо этого сделали общий тип, который на самом деле был фабрикой декораторов - другими словами, декоратор, который создает другие декораторы. Таким образом, будет меньше повторения кода и будет соблюдаться принцип DRY.

def html_deco(tag):
    def decorator(fn):
        @wraps(fn)
        def wrapped(*args, **kwargs):
            return '<%s>' % tag + fn(*args, **kwargs) + '</%s>' % tag
        return wrapped
    return decorator

@html_deco('b')
@html_deco('i')
def greet(whom=''):
    return 'Hello' + (' ' + whom) if whom else ''

print(greet('world'))  # -> <b><i>Hello world</i></b>

Чтобы сделать код более читабельным, вы можете назначить более описательное имя сгенерированным на заводе декоратором:

makebold = html_deco('b')
makeitalic = html_deco('i')

@makebold
@makeitalic
def greet(whom=''):
    return 'Hello' + (' ' + whom) if whom else ''

print(greet('world'))  # -> <b><i>Hello world</i></b>

или даже объединить их так:

makebolditalic = lambda fn: makebold(makeitalic(fn))

@makebolditalic
def greet(whom=''):
    return 'Hello' + (' ' + whom) if whom else ''

print(greet('world'))  # -> <b><i>Hello world</i></b>

КПД

Хотя вышеприведенные примеры действительно работают, сгенерированный код требует значительных затрат в виде вызовов посторонних функций, когда одновременно применяется несколько декораторов. Это может не иметь значения, в зависимости от точного использования (которое может быть связано с вводом/выводом, например).

Если важна скорость декорированной функции, накладные расходы могут быть сведены к одному дополнительному вызову функции, написав немного другую фабричную функцию декоратора, которая реализует добавление всех тегов одновременно, так что она может генерировать код, который позволяет избежать вызовов дополнительных функций. используя отдельные декораторы для каждого тега.

Для этого требуется больше кода в самом декораторе, но он выполняется только тогда, когда он применяется к определениям функций, а не позже, когда они сами вызываются. Это также применяется при создании более удобочитаемых имен с использованием lambda функций, как показано выше. Образец:

def multi_html_deco(*tags):
    start_tags, end_tags = [], []
    for tag in tags:
        start_tags.append('<%s>' % tag)
        end_tags.append('</%s>' % tag)
    start_tags = ''.join(start_tags)
    end_tags = ''.join(reversed(end_tags))

    def decorator(fn):
        @wraps(fn)
        def wrapped(*args, **kwargs):
            return start_tags + fn(*args, **kwargs) + end_tags
        return wrapped
    return decorator

makebolditalic = multi_html_deco('b', 'i')

@makebolditalic
def greet(whom=''):
    return 'Hello' + (' ' + whom) if whom else ''

print(greet('world'))  # -> <b><i>Hello world</i></b>
28
17 мая '15 в 6:26
источник

Другой способ сделать то же самое:

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'

Или, более гибко:

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'
17
26 дек. '12 в 9:13
источник

Как я могу сделать два декоратора в Python, которые будут делать следующее?

Вам нужно выполнить следующую функцию при вызове:

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

Для возврата:

<b><i>Hello</i></b>

Простое решение

Чтобы просто сделать это, сделайте декораторы, которые возвращают lambdas (анонимные функции), которые закрывают функцию (замыкания) и называют ее:

def makeitalic(fn):
    return lambda: '<i>' + fn() + '</i>'

def makebold(fn):
    return lambda: '<b>' + fn() + '</b>'

Теперь используйте их по желанию:

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

и теперь:

>>> say()
'<b><i>Hello</i></b>'

Проблемы с простым решением

Но мы, похоже, почти потеряли исходную функцию.

>>> say
<function <lambda> at 0x4ACFA070>

Чтобы найти его, нам нужно будет выкопать в закрытие каждой лямбда, одна из которых похоронена в другой:

>>> say.__closure__[0].cell_contents
<function <lambda> at 0x4ACFA030>
>>> say.__closure__[0].cell_contents.__closure__[0].cell_contents
<function say at 0x4ACFA730>

Итак, если мы помещаем документацию в эту функцию или хотим иметь возможность декорировать функции, которые принимают более одного аргумента, или мы просто хотели знать, какую функцию мы рассматривали в сеансе отладки, нам нужно сделать немного больше с нашей оберткой.

Полнофункциональное решение - преодоление большинства из этих проблем

У нас есть декоратор wraps из модуля functools в стандартной библиотеке!

from functools import wraps

def makeitalic(fn):
    # must assign/update attributes from wrapped function to wrapper
    # __module__, __name__, __doc__, and __dict__ by default
    @wraps(fn) # explicitly give function whose attributes it is applying
    def wrapped(*args, **kwargs):
        return '<i>' + fn(*args, **kwargs) + '</i>'
    return wrapped

def makebold(fn):
    @wraps(fn)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        return '<b>' + fn(*args, **kwargs) + '</b>'
    return wrapped

К сожалению, все еще есть какой-то шаблон, но это примерно так же просто, как мы можем это сделать.

В Python 3 вы также получаете по умолчанию __qualname__ и __annotations__.

Итак, теперь:

@makebold
@makeitalic
def say():
    """This function returns a bolded, italicized 'hello'"""
    return 'Hello'

И теперь:

>>> say
<function say at 0x14BB8F70>
>>> help(say)
Help on function say in module __main__:

say(*args, **kwargs)
    This function returns a bolded, italicized 'hello'

Заключение

Итак, мы видим, что wraps делает функцию обертки почти всем, кроме как точно сказать, что функция принимает в качестве аргументов.

Существуют и другие модули, которые могут попытаться решить проблему, но решение еще не находится в стандартной библиотеке.

16
03 дек. '15 в 21:09
источник

Декоратор принимает определение функции и создает новую функцию, которая выполняет эту функцию и преобразует результат.

@deco
def do():
    ...

является эквивалентным:

do = deco(do)

Пример:

def deco(func):
    def inner(letter):
        return func(letter).upper()  #upper
    return inner

Это

@deco
def do(number):
    return chr(number)  # number to letter

является эквивалентным этому   def do2 (номер):       return chr (число)

do2 = deco(do2)

65 <= > 'a'

print(do(65))
print(do2(65))
>>> B
>>> B

Чтобы понять декоратор, важно заметить, что декоратор создал новую функцию do, которая является внутренней, которая выполняет func и преобразует результат.

10
26 июля '12 в 19:11
источник

Объяснить декоратор проще:

С

@decor1
@decor2
def func(*args, **kwargs):
    pass

Когда:

func(*args, **kwargs)

Вы действительно делаете:

decor1(decor2(func))(*args, **kwargs)
8
20 марта '15 в 12:48
источник
#decorator.py
def makeHtmlTag(tag, *args, **kwds):
    def real_decorator(fn):
        css_class = " class='{0}'".format(kwds["css_class"]) \
                                 if "css_class" in kwds else ""
        def wrapped(*args, **kwds):
            return "<"+tag+css_class+">" + fn(*args, **kwds) + "</"+tag+">"
        return wrapped
    # return decorator dont call it
    return real_decorator

@makeHtmlTag(tag="b", css_class="bold_css")
@makeHtmlTag(tag="i", css_class="italic_css")
def hello():
    return "hello world"

print hello()

Вы также можете написать декоратор в классе

#class.py
class makeHtmlTagClass(object):
    def __init__(self, tag, css_class=""):
        self._tag = tag
        self._css_class = " class='{0}'".format(css_class) \
                                       if css_class != "" else ""

    def __call__(self, fn):
        def wrapped(*args, **kwargs):
            return "<" + self._tag + self._css_class+">"  \
                       + fn(*args, **kwargs) + "</" + self._tag + ">"
        return wrapped

@makeHtmlTagClass(tag="b", css_class="bold_css")
@makeHtmlTagClass(tag="i", css_class="italic_css")
def hello(name):
    return "Hello, {}".format(name)

print hello("Your name")
5
03 апр. '14 в 12:43
источник

На этот ответ уже давно дан ответ, но я подумал, что поделюсь своим классом Decorator, который делает написание новых декораторов простым и компактным.

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)

С одной стороны, я думаю, что это делает поведение декораторов очень ясным, но также позволяет очень просто определять новые декораторы. Для приведенного выше примера вы можете решить его следующим образом:

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"

Вы также можете использовать его для выполнения более сложных задач, таких как, например, декоратор, который автоматически заставляет функцию применяться рекурсивно ко всем аргументам в итераторе:

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]))

Какие отпечатки:

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

Обратите внимание, что в этом примере не был list тип list в экземпляре декоратора, поэтому в последнем операторе print метод применяется к самому списку, а не к элементам списка.

4
06 нояб. '18 в 20:09
источник

Вот простой пример декорирования цепей. Обратите внимание на последнюю строку - она ​​показывает, что происходит под обложками.

############################################################
#
#    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))()

Результат выглядит следующим образом:

17/6/2013
<b>17/6/2013</b>
6/17/2013
<b>6/17/2013</b>
<b>6/17/2013</b>
4
17 июня '13 в 7:43
источник

Говоря о примере счетчика - как указано выше, счетчик будет совместно использоваться всеми функциями, использующими декоратор:

def counter(func):
    def wrapped(*args, **kws):
        print 'Called #%i' % wrapped.count
        wrapped.count += 1
        return func(*args, **kws)
    wrapped.count = 0
    return wrapped

Таким образом, ваш декоратор может быть повторно использован для разных функций (или используется для украшения одной и той же функции несколько раз: func_counter1 = counter(func); func_counter2 = counter(func)), а переменная-счетчик останется частной для каждого.

3
03 марта '12 в 0:47
источник

Украсить функции с различным количеством аргументов:

def frame_tests(fn):
    def wrapper(*args):
        print "\nStart: %s" %(fn.__name__)
        fn(*args)
        print "End: %s\n" %(fn.__name__)
    return wrapper

@frame_tests
def test_fn1():
    print "This is only a test!"

@frame_tests
def test_fn2(s1):
    print "This is only a test! %s" %(s1)

@frame_tests
def test_fn3(s1, s2):
    print "This is only a test! %s %s" %(s1, s2)

if __name__ == "__main__":
    test_fn1()
    test_fn2('OK!')
    test_fn3('OK!', 'Just a test!')

Результат:

Start: test_fn1  
This is only a test!  
End: test_fn1  


Start: test_fn2  
This is only a test! OK!  
End: test_fn2  


Start: test_fn3  
This is only a test! OK! Just a test!  
End: test_fn3  
2
05 апр. '13 в 21:18
источник

Ответ Паоло Бергантино имеет большое преимущество только при использовании stdlib и работает для этого простого примера, где нет аргументов декоратора или аргументов декорированной функции.

Однако он имеет 3 основных ограничения, если вы хотите заняться более общими случаями:

  • как уже отмечалось в нескольких ответах, вы не можете легко изменить код, добавив необязательные аргументы декоратора. Например, создание makestyle(style='bold') нетривиально.
  • кроме того, оболочки, созданные с помощью @functools.wraps , не сохраняют подпись, поэтому, если предоставлены неверные аргументы, они начнут выполняться и могут вызвать ошибку другого типа, чем обычная ошибка TypeError.
  • наконец, в оболочках, созданных с помощью @functools.wraps довольно сложно получить доступ к аргументу, основанному на его имени. Действительно, аргумент может появляться в *args, в **kwargs или может не появляться вообще (если это необязательно).

Я написал decopatch чтобы решить первую проблему, и написал makefun.wraps чтобы решить две другие. Обратите внимание, что makefun использует тот же трюк, что и известный decorator lib.

Вот как вы можете создать декоратор с аргументами, возвращая действительно сохраняющие подпись оболочки:

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 предоставляет вам два других стиля разработки, которые скрывают или отображают различные концепции Python, в зависимости от ваших предпочтений. Самый компактный стиль выглядит следующим образом:

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

В обоих случаях вы можете проверить, что декоратор работает как положено:

@makestyle
@makestyle('i')
def hello(who):
    return "hello %s" % who

assert hello('world') == '<b><i>hello world</i></b>'    

Пожалуйста, обратитесь к документации для деталей.

2
11 марта '19 в 18:24
источник

Этот вопрос был дан ответ на buggery, предоставлен. Но у меня есть альтернативное решение для всех, кто его интересует.

Это позволяет использовать один декоратор, который затем будет украшать вашу функцию/класс декораторами, которые вы даете в качестве аргументов для декоратора.

class TupDec(object): # Give a tuple of decorators, it will 
                      # decorate the function that IT decorated with these decorators
    def __init__(self, decs): 
        self.decs = decs # decs is a tuple: (decorator:function/class, tuple:arguments)

    def __call__(self, f):
        for dec in self.decs:
            try:
                f = dec[0](f, *dec[1]) # get a decorated "f" with its arguments
            except IndexError:
                f = dec[0](f)
        return f

@TupDec(((decorator, [arguments]), (decorator, [arguments])))
def A():
    print("Hello World!")

Итак, в вашем случае вы будете использовать:

@TupDec(((makeItalic,),  (makeBold,)))
def say():
   return "Hello"

Если в необходимых аргументах (например, makeItalic необходимо 2 и 3 в качестве аргументов), вы должны:

@TupDec(((makeItalic, (2, 3)),  (makeBold,)))
def say():
   return "Hello"
1
02 дек. '17 в 22:32

Посмотрите другие вопросы по меткам или Задайте вопрос