Python的裝飾器的英文名叫Decorator，當你看到這個英文名的時候，你可能會把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了，其實這是完全不同的兩個東西。雖然好像，他們要干的事都很相似――都是想要對一個已有的模塊做一些“修飾工作”，所謂修飾工作就是想給現有的模塊加上一些小裝飾（一些小功能，這些小功能可能好多模塊都會用到），但又不讓這個小裝飾（小功能）侵入到原有的模塊中的代碼里去。但是OO的Decorator簡直就是一場惡夢，不信你就去看看wikipedia上的詞條（Decorator Pattern）里的UML圖和那些代碼，這就是我在《 從面向對象的設計模式看軟件設計》“餐后甜點”一節中說的，OO鼓勵了――“厚重地膠合和復雜層次”，也是《 如此理解面向對象編程》中所說的“OO的狂熱者們非常害怕處理數據”，Decorator Pattern搞出來的代碼簡直就是OO的反面教程。
Python 的 Decorator在使用上和Java/C#的Annotation很相似，就是在方法名前面加一個@XXX注解來為這個方法裝飾一些東西。但是，Java/C#的Annotation也很讓人望而卻步，太TMD的復雜了，你要玩它，你需要了解一堆Annotation的類庫文檔，讓人感覺就是在學另外一門語言。
而Python使用了一種相對于Decorator Pattern和Annotation來說非常優雅的方法，這種方法不需要你去掌握什么復雜的OO模型或是Annotation的各種類庫規定，完全就是語言層面的玩法：一種函數式編程的技巧。如果你看過本站的《函數式編程》，你一定會為函數式編程的那種“描述你想干什么，而不是描述你要怎么去實現”的編程方式感到暢快。（如果你不了解函數式編程，那在讀本文之前，還請你移步去看看《函數式編程》） 好了，我們先來點感性認識，看一個Python修飾器的Hello World的代碼。
Hello World
下面是代碼：
文件名：hello.py
def hello(fn):
??? def wrapper():
??????? print "hello, %s" % fn.__name__
??????? fn()
??????? print "goodby, %s" % fn.__name__
??? return wrapper
@hello
def foo():
??? print "i am foo"
foo()
當你運行代碼，你會看到如下輸出：
[chenaho@chenhao-air]$ python hello.py
hello, foo
i am foo
goodby, foo
你可以看到如下的東西：
1）函數foo前面有個@hello的“注解”，hello就是我們前面定義的函數hello
2）在hello函數中，其需要一個fn的參數（這就用來做回調的函數）
3）hello函數中返回了一個inner函數wrapper，這個wrapper函數回調了傳進來的fn，并在回調前后加了兩條語句。
Decorator 的本質
對于Python的這個@注解語法糖- Syntactic Sugar 來說，當你在用某個@decorator來修飾某個函數func時，如下所示:
@decorator
def func():
??? pass
其解釋器會解釋成下面這樣的語句：
func = decorator(func)
尼瑪，這不就是把一個函數當參數傳到另一個函數中，然后再回調嗎？是的，但是，我們需要注意，那里還有一個賦值語句，把decorator這個函數的返回值賦值回了原來的func。 根據《函數式編程》中的first class functions中的定義的，你可以把函數當成變量來使用，所以，decorator必需得返回了一個函數出來給func，這就是所謂的higher order function 高階函數，不然，后面當func()調用的時候就會出錯。 就我們上面那個hello.py里的例子來說，
@hello
def foo():
??? print "i am foo"
被解釋成了：
foo = hello(foo)
是的，這是一條語句，而且還被執行了。你如果不信的話，你可以寫這樣的程序來試試看：
def fuck(fn):
??? print "fuck %s!" % fn.__name__[::-1].upper()
@fuck
def wfg():
??? pass
沒了，就上面這段代碼，沒有調用wfg()的語句，你會發現， fuck函數被調用了，而且還很NB地輸出了我們每個人的心聲！
再回到我們hello.py的那個例子，我們可以看到，hello(foo)返回了wrapper()函數，所以，foo其實變成了wrapper的一個變量，而后面的foo()執行其實變成了wrapper()。
知道這點本質，當你看到有多個decorator或是帶參數的decorator，你也就不會害怕了。
比如：多個decorator
@decorator_one
@decorator_two
def func():
??? pass
相當于：
func = decorator_one(decorator_two(func))
比如：帶參數的decorator：
@decorator(arg1, arg2)
def func():
??? pass
相當于：
func = decorator(arg1,arg2)(func)
這意味著decorator(arg1, arg2)這個函數需要返回一個“真正的decorator”。
帶參數及多個Decrorator
我們來看一個有點意義的例子：
html.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) + ""
??????? return wrapped
??? return real_decorator
@makeHtmlTag(tag="b", css_class="bold_css")
@makeHtmlTag(tag="i", css_class="italic_css")
def hello():
??? return "hello world"
print hello()
# 輸出：
# hello world
在上面這個例子中，我們可以看到：makeHtmlTag有兩個參數。所以，為了讓 hello = makeHtmlTag(arg1, arg2)(hello) 成功，makeHtmlTag 必需返回一個decorator（這就是為什么我們在makeHtmlTag中加入了real_decorator()的原因），這樣一來，我們就可以進入到 decorator 的邏輯中去了―― decorator得返回一個wrapper，wrapper里回調hello。看似那個makeHtmlTag() 寫得層層疊疊，但是，已經了解了本質的我們覺得寫得很自然。
你看，Python的Decorator就是這么簡單，沒有什么復雜的東西，你也不需要了解過多的東西，使用起來就是那么自然、體貼、干爽、透氣，獨有的速效凹道和完美的吸收軌跡，讓你再也不用為每個月的那幾天感到焦慮和不安，再加上貼心的護翼設計，量多也不用當心。對不起，我調皮了。
什么，你覺得上面那個帶參數的Decorator的函數嵌套太多了，你受不了。好吧，沒事，我們看看下面的方法。
class式的 Decorator
首先，先得說一下，decorator的class方式，還是看個示例：
class myDecorator(object):
??? def __init__(self, fn):
??????? print "inside myDecorator.__init__()"
??????? self.fn = fn
??? def __call__(self):
??????? self.fn()
??????? print "inside myDecorator.__call__()"
@myDecorator
def aFunction():
??? print "inside aFunction()"
print "Finished decorating aFunction()"
aFunction()
# 輸出：
# inside myDecorator.__init__()
# Finished decorating aFunction()
# inside aFunction()
# inside myDecorator.__call__()
上面這個示例展示了，用類的方式聲明一個decorator。我們可以看到這個類中有兩個成員：
1）一個是__init__()，這個方法是在我們給某個函數decorator時被調用，所以，需要有一個fn的參數，也就是被decorator的函數。
2）一個是__call__()，這個方法是在我們調用被decorator函數時被調用的。
上面輸出可以看到整個程序的執行順序。
這看上去要比“函數式”的方式更易讀一些。
下面，我們來看看用類的方式來重寫上面的html.py的代碼：
html.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) + ""
??????? 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("Hao Chen")
上面這段代碼中，我們需要注意這幾點：
1）如果decorator有參數的話，__init__() 成員就不能傳入fn了，而fn是在__call__的時候傳入的。
2）這段代碼還展示了 wrapped(*args, **kwargs) 這種方式來傳遞被decorator函數的參數。（其中：args是一個參數列表，kwargs是參數dict，具體的細節，請參考Python的文檔或是StackOverflow的這個問題，這里就不展開了）
用Decorator設置函數的調用參數
你有三種方法可以干這個事：
第一種，通過 **kwargs，這種方法decorator會在kwargs中注入參數。
def decorate_A(function):
??? def wrap_function(*args, **kwargs):
??????? kwargs['str'] = 'Hello!'
??????? return function(*args, **kwargs)
??? return wrap_function
@decorate_A
def print_message_A(*args, **kwargs):
??? print(kwargs['str'])
print_message_A()
第二種，約定好參數，直接修改參數
def decorate_B(function):
??? def wrap_function(*args, **kwargs):
??????? str = 'Hello!'
??????? return function(str, *args, **kwargs)
??? return wrap_function
@decorate_B
def print_message_B(str, *args, **kwargs):
??? print(str)
print_message_B()
第三種，通過 *args 注入
def decorate_C(function):
??? def wrap_function(*args, **kwargs):
??????? str = 'Hello!'
??????? #args.insert(1, str)
??????? args = args +(str,)
??????? return function(*args, **kwargs)
??? return wrap_function
class Printer:
??? @decorate_C
??? def print_message(self, str, *args, **kwargs):
??????? print(str)
p = Printer()
p.print_message()
Decorator的副作用
到這里，我相信你應該了解了整個Python的decorator的原理了。
相信你也會發現，被decorator的函數其實已經是另外一個函數了，對于最前面那個hello.py的例子來說，如果你查詢一下foo.__name__的話，你會發現其輸出的是“wrapper”，而不是我們期望的“foo”，這會給我們的程序埋一些坑。所以，Python的functool包中提供了一個叫wrap的decorator來消除這樣的副作用。下面是我們新版本的hello.py。
文件名：hello.py
from functools import wraps
def hello(fn):
??? @wraps(fn)
??? def wrapper():
??????? print "hello, %s" % fn.__name__
??????? fn()
??????? print "goodby, %s" % fn.__name__
??? return wrapper
@hello
def foo():
??? '''foo help doc'''
??? print "i am foo"
??? pass
foo()
print foo.__name__ #輸出 foo
print foo.__doc__? #輸出 foo help doc
當然，即使是你用了functools的wraps，也不能完全消除這樣的副作用。
來看下面這個示例：
from inspect import getmembers, getargspec
from functools import wraps
def wraps_decorator(f):
??? @wraps(f)
??? def wraps_wrapper(*args, **kwargs):
??????? return f(*args, **kwargs)
??? return wraps_wrapper
class SomeClass(object):
??? @wraps_decorator
??? def method(self, x, y):
??????? pass
obj = SomeClass()
for name, func in getmembers(obj, predicate=inspect.ismethod):
??? print "Member Name: %s" % name
??? print "Func Name: %s" % func.func_name
??? print "Args: %s" % getargspec(func)[0]
# 輸出：
# Member Name: method
# Func Name: method
# Args: []
你會發現，即使是你你用了functools的wraps，你在用getargspec時，參數也不見了。
要修正這一問，我們還得用Python的反射來解決，下面是相關的代碼：
def get_true_argspec(method):
??? argspec = inspect.getargspec(method)
??? args = argspec[0]
??? if args and args[0] == 'self':
??????? return argspec
??? if hasattr(method, '__func__'):
??????? method = method.__func__
??? if not hasattr(method, 'func_closure') or method.func_closure is None:
??????? raise Exception("No closure for method.")
??? method = method.func_closure[0].cell_contents
??? return get_true_argspec(method)
當然，我相信大多數人的程序都不會去getargspec。所以，用functools的wraps應該夠用了。
一些decorator的示例
好了，現在我們來看一下各種decorator的例子：
給函數調用做緩存
這個例實在是太經典了，整個網上都用這個例子做decorator的經典范例，因為太經典了，所以，我這篇文章也不能免俗。
from functools import wraps
def memo(fn):
??? cache = {}
??? miss = object()
??? @wraps(fn)
??? def wrapper(*args):
??????? result = cache.get(args, miss)
??????? if result is miss:
??????????? result = fn(*args)
??????????? cache[args] = result
??????? return result
??? return wrapper
@memo
def fib(n):
??? if n < 2:
??????? return n
??? return fib(n - 1) + fib(n - 2)
上面這個例子中，是一個斐波拉契數例的遞歸算法。我們知道，這個遞歸是相當沒有效率的，因為會重復調用。比如：我們要計算fib(5)，于是其分解成fib(4) + fib(3)，而fib(4)分解成fib(3)+fib(2)，fib(3)又分解成fib(2)+fib(1)…… 你可看到，基本上來說，fib(3), fib(2), fib(1)在整個遞歸過程中被調用了兩次。
而我們用decorator，在調用函數前查詢一下緩存，如果沒有才調用了，有了就從緩存中返回值。一下子，這個遞歸從二叉樹式的遞歸成了線性的遞歸。
Profiler的例子
這個例子沒什么高深的，就是實用一些。
import cProfile, pstats, StringIO
def profiler(func):
??? def wrapper(*args, **kwargs):
??????? datafn = func.__name__ + ".profile" # Name the data file
??????? prof = cProfile.Profile()
??????? retval = prof.runcall(func, *args, **kwargs)
??????? #prof.dump_stats(datafn)
??????? s = StringIO.StringIO()
??????? sortby = 'cumulative'
??????? ps = pstats.Stats(prof, stream=s).sort_stats(sortby)
??????? ps.print_stats()
??????? print s.getvalue()
??????? return retval
??? return wrapper
注冊回調函數
下面這個示例展示了通過URL的路由來調用相關注冊的函數示例：
class MyApp():
??? def __init__(self):
??????? self.func_map = {}
??? def register(self, name):
??????? def func_wrapper(func):
??????????? self.func_map[name] = func
??????????? return func
??????? return func_wrapper
??? def call_method(self, name=None):
??????? func = self.func_map.get(name, None)
??????? if func is None:
??????????? raise Exception("No function registered against - " + str(name))
??????? return func()
app = MyApp()
@app.register('/')
def main_page_func():
??? return "This is the main page."
@app.register('/next_page')
def next_page_func():
??? return "This is the next page."
print app.call_method('/')
print app.call_method('/next_page')
注意：
1）上面這個示例中，用類的實例來做decorator。
2）decorator類中沒有__call__()，但是wrapper返回了原函數。所以，原函數沒有發生任何變化。
給函數打日志
下面這個示例演示了一個logger的decorator，這個decorator輸出了函數名，參數，返回值，和運行時間。
from functools import wraps
def logger(fn):
??? @wraps(fn)
??? def wrapper(*args, **kwargs):
??????? ts = time.time()
??????? result = fn(*args, **kwargs)
??????? te = time.time()
??????? print "function????? = {0}".format(fn.__name__)
??????? print "??? arguments = {0} {1}".format(args, kwargs)
??????? print "??? return??? = {0}".format(result)
??????? print "??? time????? = %.6f sec" % (te-ts)
??????? return result
??? return wrapper
@logger
def multipy(x, y):
??? return x * y
@logger
def sum_num(n):
??? s = 0
??? for i in xrange(n+1):
??????? s += i
??? return s
print multipy(2, 10)
print sum_num(100)
print sum_num(10000000)
上面那個打日志還是有點粗糙，讓我們看一個更好一點的（帶log level參數的）：
import inspect
def get_line_number():
??? return inspect.currentframe().f_back.f_back.f_lineno
def logger(loglevel):
??? def log_decorator(fn):
??????? @wraps(fn)
??????? def wrapper(*args, **kwargs):
??????????? ts = time.time()
??????????? result = fn(*args, **kwargs)
??????????? te = time.time()
??????????? print "function?? = " + fn.__name__,
??????????? print "??? arguments = {0} {1}".format(args, kwargs)
??????????? print "??? return??? = {0}".format(result)
??????????? print "??? time????? = %.6f sec" % (te-ts)
??????????? if (loglevel == 'debug'):
??????????????? print "??? called_from_line : " + str(get_line_number())
??????????? return result
??????? return wrapper
??? return log_decorator
但是，上面這個帶log level參數的有兩具不好的地方，
1） loglevel不是debug的時候，還是要計算函數調用的時間。
2） 不同level的要寫在一起，不易讀。
我們再接著改進：
import inspect
def advance_logger(loglevel):
??? def get_line_number():
??????? return inspect.currentframe().f_back.f_back.f_lineno
??? def _basic_log(fn, result, *args, **kwargs):
??????? print "function?? = " + fn.__name__,
??????? print "??? arguments = {0} {1}".format(args, kwargs)
??????? print "??? return??? = {0}".format(result)
??? def info_log_decorator(fn):
??????? @wraps(fn)
??????? def wrapper(*args, **kwargs):
??????????? result = fn(*args, **kwargs)
??????????? _basic_log(fn, result, args, kwargs)
??????? return wrapper
??? def debug_log_decorator(fn):
??????? @wraps(fn)
??????? def wrapper(*args, **kwargs):
??????????? ts = time.time()
??????????? result = fn(*args, **kwargs)
??????????? te = time.time()
??????????? _basic_log(fn, result, args, kwargs)
??????????? print "??? time????? = %.6f sec" % (te-ts)
??????????? print "??? called_from_line : " + str(get_line_number())
??????? return wrapper
??? if loglevel is "debug":
??????? return debug_log_decorator
??? else:
??????? return info_log_decorator
你可以看到兩點，
1）我們分了兩個log level，一個是info的，一個是debug的，然后我們在外尾根據不同的參數返回不同的decorator。
2）我們把info和debug中的相同的代碼抽到了一個叫_basic_log的函數里，DRY原則。
一個MySQL的Decorator
下面這個decorator是我在工作中用到的代碼，我簡化了一下，把DB連接池的代碼去掉了，這樣能簡單點，方便閱讀。
import umysql
from functools import wraps
class Configuraion:
??? def __init__(self, env):
??????? if env == "Prod":
??????????? self.host??? = "coolshell.cn"
??????????? self.port??? = 3306
??????????? self.db????? = "coolshell"
??????????? self.user??? = "coolshell"
??????????? self.passwd? = "fuckgfw"
??????? elif env == "Test":
??????????? self.host?? = 'localhost'
??????????? self.port?? = 3300
??????????? self.user?? = 'coolshell'
??????????? self.db???? = 'coolshell'
??????????? self.passwd = 'fuckgfw'
def mysql(sql):
??? _conf = Configuraion(env="Prod")
??? def on_sql_error(err):
??????? print err
??????? sys.exit(-1)
??? def handle_sql_result(rs):
??????? if rs.rows > 0:
??????????? fieldnames = [f[0] for f in rs.fields]
??????????? return [dict(zip(fieldnames, r)) for r in rs.rows]
??????? else:
??????????? return []
??? def decorator(fn):
??????? @wraps(fn)
??????? def wrapper(*args, **kwargs):
??????????? mysqlconn = umysql.Connection()
??????????? mysqlconn.settimeout(5)
??????????? mysqlconn.connect(_conf.host, _conf.port, _conf.user, \
????????????????????????????? _conf.passwd, _conf.db, True, 'utf8')
??????????? try:
??????????????? rs = mysqlconn.query(sql, {})
??????????? except umysql.Error as e:
??????????????? on_sql_error(e)
??????????? data = handle_sql_result(rs)
??????????? kwargs["data"] = data
??????????? result = fn(*args, **kwargs)
??????????? mysqlconn.close()
??????????? return result
??????? return wrapper
??? return decorator
@mysql(sql = "select * from coolshell" )
def get_coolshell(data):
??? ... ...
??? ... ..
線程異步
下面量個非常簡單的異步執行的decorator，注意，異步處理并不簡單，下面只是一個示例。
from threading import Thread
from functools import wraps
def async(func):
??? @wraps(func)
??? def async_func(*args, **kwargs):
??????? func_hl = Thread(target = func, args = args, kwargs = kwargs)
??????? func_hl.start()
??????? return func_hl
??? return async_func
if __name__ == '__main__':
??? from time import sleep
??? @async
??? def print_somedata():
??????? print 'starting print_somedata'
??????? sleep(2)
??????? print 'print_somedata: 2 sec passed'
??????? sleep(2)
??????? print 'print_somedata: 2 sec passed'
??????? sleep(2)
??????? print 'finished print_somedata'
??? def main():
??????? print_somedata()
??????? print 'back in main'
??????? print_somedata()
??????? print 'back in main'
??? main()
雖然本文很長，但是都是非常實用，非常基礎的知識，希望小伙伴們可以耐心開完。
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