Question Comment faire une chaîne de décorateurs de fonction?


Comment puis-je faire deux décorateurs en Python qui feraient ce qui suit?

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

... qui devrait revenir:

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

Je n'essaie pas de faire HTML de cette façon dans une application réelle - juste essayer de comprendre comment fonctionne le décorateur et le chaînage décorateur.


2377
2018-04-11 07:05


origine


Réponses:


Check-out La documentation pour voir comment les décorateurs travaillent. Voici ce que vous avez demandé:

def makebold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped

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

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

print hello() ## returns "<b><i>hello world</i></b>"

2654
2018-04-11 07:16



Si vous n'êtes pas dans de longues explications, voir La réponse de Paolo Bergantino.

Bases de décorateur

Les fonctions de Python sont des objets

Pour comprendre les décorateurs, vous devez d'abord comprendre que les fonctions sont des objets en Python. Cela a des conséquences importantes. Voyons voir pourquoi avec un exemple simple:

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, e:
    print(e)
    #outputs: "name 'shout' is not defined"

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

Garde ça en tête. Nous y reviendrons sous peu.

Une autre propriété intéressante des fonctions Python est qu'elles peuvent être définies dans une autre fonction!

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, e:
    print(e)
    #outputs : "name 'whisper' is not defined"*
    #Python's functions are objects

Références de fonctions

Ok, toujours là? Maintenant, la partie amusante ...

Vous avez vu que les fonctions sont des objets. Par conséquent, les fonctions:

  • peut être affecté à une variable
  • peut être défini dans une autre fonction

Cela signifie que une fonction peut return une autre fonction.

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...

Il y a plus!

Si tu peux return une fonction, vous pouvez en passer un en paramètre:

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!

Eh bien, vous avez juste tout ce qu'il faut pour comprendre les décorateurs. Vous voyez, les décorateurs sont des "wrappers", ce qui signifie que ils vous permettent d'exécuter du code avant et après la fonction qu'ils décorent sans modifier la fonction elle-même.

Décorateurs artisanaux

Comment vous le feriez manuellement:

# 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. It’s 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

Maintenant, vous voulez probablement que chaque fois que vous appelez a_stand_alone_function, a_stand_alone_function_decorated est appelé à la place. C'est facile, juste écraser a_stand_alone_function avec la fonction retournée par 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

# That’s EXACTLY what decorators do!

Décorateurs démystifiés

L'exemple précédent, en utilisant la syntaxe du décorateur:

@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

Oui, c'est tout, c'est aussi simple que ça. @decorator est juste un raccourci pour:

another_stand_alone_function = my_shiny_new_decorator(another_stand_alone_function)

Les décorateurs sont juste une variante pythonienne du modèle de conception de décorateur. Il existe plusieurs modèles de conception classiques intégrés en Python pour faciliter le développement (comme les itérateurs).

Bien sûr, vous pouvez accumuler des décorateurs:

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~
#<\______/>

En utilisant la syntaxe du décorateur Python:

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

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

L'ordre que vous définissez les décorateurs

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

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

Maintenant: pour répondre à la question ...

En conclusion, vous pouvez facilement voir comment répondre à la question:

# 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>

Vous pouvez maintenant partir heureux, ou brûler un peu plus votre cerveau et voir les utilisations avancées des décorateurs.


Amener les décorateurs au niveau supérieur

Passer des arguments à la fonction décorée

# It’s 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

Méthodes de décoration

Une chose intéressante à propos de Python est que les méthodes et les fonctions sont vraiment les mêmes. La seule différence est que les méthodes s'attendent à ce que leur premier argument soit une référence à l'objet courant (self).

Cela signifie que vous pouvez construire un décorateur pour les méthodes de la même manière! N'oubliez pas de prendre self en considération:

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?

Si vous faites un décorateur polyvalent - celui que vous appliquerez à n'importe quelle fonction ou méthode, peu importe ses arguments - alors utilisez simplement *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?

Passer des arguments au décorateur

Super, maintenant que diriez-vous de passer des arguments au décorateur lui-même?

Cela peut devenir quelque peu tordu, car un décorateur doit accepter une fonction comme argument. Par conséquent, vous ne pouvez pas passer les arguments de la fonction décorée directement au décorateur.

Avant de nous précipiter vers la solution, écrivons un petit rappel:

# 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 that’s just what you do:
# calling a function. Nothing magic.

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

#outputs: I am an ordinary function

C'est exactement pareil. "my_decorator"est appelé, alors quand vous @my_decorator, vous dites à Python d'appeler la fonction 'étiqueté par la variable'my_decorator"'.

C'est important! L'étiquette que vous donnez peut pointer directement vers le décorateur ...ou pas.

Faisons le mal.

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

# Let’s create a decorator. It’s 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

# Let’s 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.

Pas de surprise ici.

Faisons EXACTEMENT la même chose, mais ignore toutes les variables intermédiaires embêtantes:

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.

Faisons-le encore plus court:

@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.

Hey, avez-vous vu ça? Nous avons utilisé un appel de fonction avec le "@"syntaxe! :-)

Donc, retour aux décorateurs avec des arguments. Si nous pouvons utiliser des fonctions pour générer le décorateur à la volée, nous pouvons passer des arguments à cette fonction, non?

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 it’s 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

Le voici: un décorateur avec des arguments. Les arguments peuvent être définis comme variables:

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

Comme vous pouvez le voir, vous pouvez passer des arguments au décorateur comme n'importe quelle fonction en utilisant cette astuce. Vous pouvez même utiliser *args, **kwargs si vous le souhaitez. Mais rappelez-vous que les décorateurs sont appelés juste une fois. Juste quand Python importe le script. Vous ne pouvez pas définir dynamiquement les arguments par la suite. Lorsque vous faites "importer x", la fonction est déjà décorée, donc tu ne peux pas changer quoi que ce soit.


Pratiquons: décorer un décorateur

D'accord, en bonus, je vais vous donner un extrait pour que n'importe quel décorateur accepte n'importe quel argument. Après tout, afin d'accepter les arguments, nous avons créé notre décorateur en utilisant une autre fonction.

Nous avons enveloppé le décorateur.

Autre chose que nous avons vu récemment cette fonction enveloppée?

Oh oui, décorateurs!

Amusons-nous et écris un décorateur pour les décorateurs:

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

Il peut être utilisé comme suit:

# 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!

Je sais, la dernière fois que vous avez eu ce sentiment, c'est après avoir écouté un gars dire: "avant de comprendre la récursivité, vous devez d'abord comprendre la récursivité". Mais maintenant, ne vous sentez-vous pas bien de maîtriser cela?


Bonnes pratiques: décorateurs

  • Les décorateurs ont été introduits dans Python 2.4, alors assurez-vous que votre code sera exécuté sur> = 2.4.
  • Les décorateurs ralentissent l'appel de fonction. Garde cela à l'esprit.
  • Vous ne pouvez pas décorer une fonction. (Là sont des hacks pour créer des décorateurs qui peuvent être enlevés, mais personne ne les utilise.) Donc une fois qu'une fonction est décorée, elle est décorée pour tout le code.
  • Les décorateurs enveloppent les fonctions, ce qui peut les rendre difficiles à déboguer. (Cela va mieux de Python> = 2.5, voir ci-dessous.)

le functools Le module a été introduit dans Python 2.5. Il comprend la fonction functools.wraps(), qui copie le nom, le module et la docstring de la fonction décorée dans son wrapper.

(Fait amusant: functools.wraps() est un décorateur! )

# 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

Comment les décorateurs peuvent-ils être utiles?

Maintenant, la grande question: Que puis-je utiliser pour les décorateurs?

Semble cool et puissant, mais un exemple pratique serait génial. Eh bien, il y a 1000 possibilités. Les utilisations classiques étendent un comportement de fonction d'une lib externe (vous ne pouvez pas le modifier), ou pour le débogage (vous ne voulez pas le modifier parce qu'il est temporaire).

Vous pouvez les utiliser pour étendre plusieurs fonctions de manière DRY, comme ceci:

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

Bien sûr, la bonne chose avec les décorateurs est que vous pouvez les utiliser immédiatement sur presque tout sans réécrire. SEC, j'ai dit:

@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!

Python lui-même fournit plusieurs décorateurs: property, staticmethod, etc.

  • Django utilise des décorateurs pour gérer la mise en cache et afficher les autorisations.
  • Twisted pour simuler des appels de fonctions asynchrones.

C'est vraiment un grand terrain de jeux.


3805
2018-04-11 08:00



Alternativement, vous pouvez écrire une fonction d'usine qui retourne un décorateur qui enveloppe la valeur de retour de la fonction décorée dans une étiquette passée à la fonction d'usine. Par exemple:

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

Cela vous permet d'écrire:

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

ou

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

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

Personnellement, j'aurais écrit le décorateur un peu différemment:

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

ce qui donnerait:

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

Ne pas oublier la construction pour laquelle la syntaxe du décorateur est un raccourci:

say = wrap_in_tag('b')(wrap_in_tag('i')(say)))

132
2017-10-25 06:18



Il semble que les autres personnes vous ont déjà dit comment résoudre le problème. J'espère que cela vous aidera à comprendre ce que sont les décorateurs.

Les décorateurs sont juste du sucre syntaxique.

Ce

@decorator
def func():
    ...

se développe pour

def func():
    ...
func = decorator(func)

100
2018-04-11 07:19



Et bien sûr, vous pouvez retourner lambdas à partir d'une fonction de décorateur:

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

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

print say()

59
2018-05-17 03:26



Les décorateurs Python ajoutent des fonctionnalités supplémentaires à une autre fonction

Un décorateur en italique pourrait être comme

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

Notez qu'une fonction est définie à l'intérieur d'une fonction. Ce qu'il fait essentiellement est de remplacer une fonction par celle nouvellement définie. Par exemple, j'ai cette classe

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

Dites maintenant, je veux que les deux fonctions impriment "---" après et avant qu'elles soient faites. Je pourrais ajouter une impression "---" avant et après chaque déclaration d'impression. Mais parce que je n'aime pas me répéter, je vais faire un décorateur

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

Alors maintenant je peux changer de classe

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

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

Pour en savoir plus sur les décorateurs, vérifiez http://www.ibm.com/developerworks/linux/library/l-cpdecor.html


56
2017-12-26 06:13



Toi pourrait faites deux décorateurs séparés qui font ce que vous voulez, comme illustré ci-dessous. Notez l'utilisation de *args, **kwargs dans la déclaration du wrapped() fonction qui supporte la fonction décorée ayant plusieurs arguments (ce qui n'est pas vraiment nécessaire pour l'exemple say() fonction, mais est inclus pour la généralité).

Pour des raisons similaires, le functools.wraps Le décorateur est utilisé pour changer les attributs méta de la fonction enveloppée pour qu'ils soient ceux de celui qui est décoré. Cela fait des messages d'erreur et de la documentation de fonction intégrée (func.__doc__) être ceux de la fonction décorée au lieu de wrapped()'s.

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>

Raffinements

Comme vous pouvez le voir il y a beaucoup de code dupliqué dans ces deux décorateurs. Compte tenu de cette similitude, il serait préférable pour vous de faire plutôt un générique qui était en fait un usine de décorateur-En d'autres termes, un décorateur qui fait d'autres décorateurs. De cette façon, il y aurait moins de répétition du code - et permettre à la SEC principe à suivre.

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>

Pour rendre le code plus lisible, vous pouvez attribuer un nom plus descriptif aux décorateurs générés en usine:

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>

ou même les combiner comme ceci:

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>

Efficacité

Bien que les exemples ci-dessus fonctionnent tous, le code généré implique une quantité importante d'overhead sous la forme d'appels de fonctions externes lorsque plusieurs décorateurs sont appliqués en même temps. Cela peut ne pas avoir d'importance, en fonction de l'utilisation exacte (qui peut être liée aux E / S, par exemple).

Si la vitesse de la fonction décorée est importante, le surdébit peut être limité à un seul appel de fonction supplémentaire en écrivant une fonction usine décorateur légèrement différente qui implémente l'ajout de toutes les étiquettes en une fois, afin de générer du code évitant les appels de fonctions supplémentaires en utilisant des décorateurs séparés pour chaque étiquette.

Cela nécessite plus de code dans le décorateur lui-même, mais cela ne s'exécute que lorsqu'il est appliqué à des définitions de fonction, et non plus tard quand ils sont eux-mêmes appelés. Cela s'applique également lors de la création de noms plus lisibles en utilisant lambda fonctions comme précédemment illustré. Échantillon:

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>

25
2017-12-03 18:09



Une autre façon de faire la même chose:

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'

Ou, plus flexible:

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'

18
2017-07-26 16:11



Comment puis-je faire deux décorateurs en Python qui feraient ce qui suit?

Vous voulez la fonction suivante, lorsqu'elle est appelée:

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

Revenir:

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

Solution simple

Pour le faire le plus simplement, faites des décorateurs qui renvoient des lambdas (fonctions anonymes) qui ferment sur la fonction (fermetures) et appelez-le:

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

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

Maintenant, utilisez-les comme vous le souhaitez:

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

et maintenant:

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

Problèmes avec la solution simple

Mais nous semblons avoir presque perdu la fonction originale.

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

Pour le trouver, nous aurions besoin de creuser dans la fermeture de chaque lambda, dont l'un est enterré dans l'autre:

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

Donc, si nous mettons de la documentation sur cette fonction, ou si nous voulons pouvoir décorer des fonctions qui prennent plus d'un argument, ou si nous voulons juste savoir quelle fonction nous regardons dans une session de débogage, nous devons faire un peu plus avec notre wrapper

Solution complète - surmontant la plupart de ces problèmes

Nous avons le décorateur wraps du functools module dans la bibliothèque standard!

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

Il est regrettable qu'il y ait encore de la mode, mais c'est aussi simple que nous pouvons le faire.

En Python 3, vous obtenez également __qualname__ et __annotations__ affecté par défaut.

Alors maintenant:

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

Et maintenant:

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

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

Conclusion

Nous voyons donc que wraps rend la fonction d'emballage presque tout sauf nous dire exactement ce que la fonction prend comme arguments.

Il existe d'autres modules qui peuvent tenter de résoudre le problème, mais la solution n'est pas encore dans la bibliothèque standard.


15
2018-03-20 09:48



Un décorateur prend la définition de la fonction et crée une nouvelle fonction qui exécute cette fonction et transforme le résultat.

@deco
def do():
    ...

est eqivarent à:

do = deco(do)

Exemple:

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

Ce

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

est équivalent à cette     def do2 (nombre):         return chr (nombre)

do2 = deco(do2)

65 <=> 'a'

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

Pour comprendre le décorateur, il est important de remarquer que le décorateur a créé une nouvelle fonction do qui est interne qui exécute func et transforme le résultat.


10
2018-04-03 09:43