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Python Decorator的來龍

frank_fun / 3543人閱讀

摘要：中的函數(shù)也是對象，可以作為高階函數(shù)的參數(shù)傳入或返回值返回。因此，當代理裝飾的對象是函數(shù)時，可以使用高階函數(shù)來對某個函數(shù)進行封裝。

引言

本文主要梳理了Python decorator的實現(xiàn)思路，解釋了為什么Python decorator是現(xiàn)在這個樣子。

關(guān)于代理模式、裝飾模式

設計模式中經(jīng)常提到的代理模式、裝飾模式，這兩種叫法實際上是說的同一件事，只是側(cè)重點有所不同而已。

這兩者都是通過在原有對象的基礎上封裝一層對象，通過調(diào)用封裝后的對象而不是原來的對象來實現(xiàn)代理/裝飾的目的。

例如：（以Java為例）

public class CountProxy implements Count {
    private CountImpl countImpl;

    public CountProxy(CountImpl countImpl) {
        this.countImpl = countImpl;
    }

    @Override
    public void queryCount() {  
        System.out.println("事務處理之前");
        // 調(diào)用委托類的方法;
        countImpl.queryCount();
        System.out.println("事務處理之后");
    }

    @Override
    public void updateCount() {
        System.out.println("事務處理之前");
        // 調(diào)用委托類的方法;
        countImpl.updateCount();
        System.out.println("事務處理之后");

    }

}

在這個例子中CountProxy是對CountImpl的封裝。
使用者通過CountProxy.queryCount方法來調(diào)用CountImpl.queryCount方法，這被稱為代理，即CountProxy是代理類，CountImpl是被代理類。
在CountProxy.queryCount方法中，可以在CountImpl.queryCount方法調(diào)用之前和之后添加一些額外的操作，被稱為裝飾，即CountProxy是裝飾類，CountImpl是被裝飾類。

如果強調(diào)通過CountProxy 對CountImpl進行代理的作用，則稱為代理模式；
如果強調(diào)通過CountProxy 對CountImpl增加額外的操作，則稱為裝飾模式；

不論是哪種稱呼，其本質(zhì)都在于對原有對象的封裝。
其封裝的目的在于增強所封裝對象的功能或管理所封裝的對象。

從上面的例子也可以發(fā)現(xiàn)，代理/封裝所圍繞的核心是可調(diào)用對象（比如函數(shù)）。

Python中的代理/裝飾

Python中的可調(diào)用對象包括函數(shù)、方法、實現(xiàn)了__call__方法的類。
Python中的函數(shù)也是對象，可以作為高階函數(shù)的參數(shù)傳入或返回值返回。
因此，當代理/裝飾的對象是函數(shù)時，可以使用高階函數(shù)來對某個函數(shù)進行封裝。
例如：

def query_count_proxy(fun, name, age):
    print("do something before")
    rv = fun(name, age)
    print("do something after")
    return rv


def query_count(name, age):
    print("name is %s, age is %d" % (name, age))


query_count_proxy(query_count, "Lee", 20)

但是，這個例子中，query_count函數(shù)作為參數(shù)傳入query_count_proxy函數(shù)中，并在query_count_proxy函數(shù)中被調(diào)用，其結(jié)果作為返回值返回。這就完成了代理的功能，同時，在調(diào)用query_count函數(shù)的前后，我們還增加了裝飾代碼。
但是，query_count_proxy的函數(shù)參數(shù)與query_count不一樣了，理想的代理應該保持接口一致才對。

為了保持一致，我們可以利用高階函數(shù)可以返回函數(shù)的特點來完成：

def query_count_proxy(fun):

    def wrapper(name, age):
        print("do something before")
        rv = fun(name, age)
        print("do something after")
        return rv

    return wrapper


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僅負責接受被代理的函數(shù)query_count作為參數(shù)，同時，返回一個函數(shù)對象wrapper作為返回值，真正的封裝動作在wrapper這個函數(shù)中完成。

此時，如果調(diào)用query_count_proxy(query_count)就得到了wrapper函數(shù)對象，則，執(zhí)行query_count_proxy(query_count)("Lee", 20)就相當于執(zhí)行了wrapper("Lee", 20)。

但是可以看到，query_count_proxy(query_count)("Lee", 20)這種使用方法，仍然不能保證一致。

為了保持一致，我們需要利用Python中對象與其名稱可以動態(tài)綁定的特點。
不使用query_count_proxy(quer_count)("Lee", 20)來調(diào)用代理函數(shù)，而是使用下面兩句：

query_count = query_count_proxy(query_count)
query_count("Lee", 20)

執(zhí)行query_count_proxy(query_count)生成wrapper函數(shù)對象，將這個對象通過query_count = query_count_proxy(query_count)綁定到query_count這個名字上來，這樣執(zhí)行query_count("Lee", 20)時，其實執(zhí)行的是wrapper("Lee", 20)。

這么做的結(jié)果就是：使用代理時調(diào)用query_count("Lee", 20)與不使用代理時調(diào)用query_count("Lee", 20)對使用者而言保持不變，不用改變代碼，但是在真正執(zhí)行時，使用的是代理/裝飾后的函數(shù)。

這里，基本利用Python的高階函數(shù)及名稱綁定完成了代理/裝飾的功能。
還有什么不理想的地方呢？
對，就是query_count = query_count_proxy(query_count)，因為這句既不簡潔，又屬于重復工作。
Python為我們提供了語法糖來完成這類的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)就等同于在定義query_count函數(shù)的時候，在其前面加上@query_count_proxy。

Python看到這樣的語法，就會自動的執(zhí)行query_count = query_count_proxy(query_count)進行name rebinding

補充

以上就是Python實現(xiàn)可調(diào)用對象裝飾的核心。
可調(diào)用對象包括函數(shù)、方法、實現(xiàn)了__call__方法的類，上述內(nèi)容只是針對函數(shù)來解釋，對于方法、實現(xiàn)了__call__方法的類，其基本原理相同，具體實現(xiàn)略有差別。

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