Python 工匠：使用装饰器的技巧-技术圈

Python 装饰器可谓是非常非常好用的，但其实它用起来还是有不少讲究的，这里分享给大家一片文章，介绍一些使用装饰器的技巧。

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”

前言

装饰器（Decorator）是 Python 里的一种特殊工具，它为我们提供了一种在函数外部修改函数的灵活能力。它有点像一顶画着独一无二 @ 符号的神奇帽子，只要将它戴在函数头顶上，就能悄无声息的改变函数本身的行为。

你可能已经和装饰器打过不少交道了。在做面向对象编程时，我们就经常会用到 @staticmethod 和 @classmethod 两个内置装饰器。此外，如果你接触过 click 模块，就更不会对装饰器感到陌生。click 最为人所称道的参数定义接口 @click.option(...) 就是利用装饰器实现的。

除了用装饰器，我们也经常需要自己写一些装饰器。在这篇文章里，我将从 最佳实践 和 常见错误 两个方面，来与你分享有关装饰器的一些小知识。

最佳实践

1. 尝试用类来实现装饰器

绝大多数装饰器都是基于函数和闭包实现的，但这并非制造装饰器的唯一方式。事实上，Python 对某个对象是否能通过装饰器（ @decorator）形式使用只有一个要求：decorator 必须是一个“可被调用（callable）的对象。

# 使用 callable 可以检测某个对象是否“可被调用”
>>>def foo():pass
...
>>> type(foo)
<class'function'>
>>> callable(foo)
True

函数自然是“可被调用”的对象。但除了函数外，我们也可以让任何一个类（class）变得“可被调用”（callable）。办法很简单，只要自定义类的 __call__ 魔法方法即可。

classFoo:
def __call__(self):
print("Hello, __call___")
foo =Foo()
# OUTPUT: True
print(callable(foo))
# 调用 foo 实例
# OUTPUT: Hello, __call__
foo()

基于这个特性，我们可以很方便的使用类来实现装饰器。

下面这段代码，会定义一个名为 @delay(duration) 的装饰器，使用它装饰过的函数在每次执行前，都会等待额外的 duration 秒。同时，我们也希望为用户提供无需等待马上执行的 eager_call 接口。

import time
import functools
classDelayFunc:
def __init__(self, duration, func):
self.duration = duration
self.func = func
def __call__(self,*args,**kwargs):
print(f'Wait for {self.duration} seconds...')
time.sleep(self.duration)
return self.func(*args,**kwargs)
def eager_call(self,*args,**kwargs):
print('Call without delay')
return self.func(*args,**kwargs)
def delay(duration):
"""装饰器：推迟某个函数的执行。同时提供 .eager_call 方法立即执行
"""
# 此处为了避免定义额外函数，直接使用 functools.partial 帮助构造
# DelayFunc 实例
return functools.partial(DelayFunc, duration)

如何使用装饰器的样例代码：

@delay(duration=2)
def add(a, b):
return a + b
# 这次调用将会延迟 2 秒
add(1,2)
# 这次调用将会立即执行
add.eager_call(1,2)

@delay(duration) 就是一个基于类来实现的装饰器。当然，如果你非常熟悉 Python 里的函数和闭包，上面的 delay 装饰器其实也完全可以只用函数来实现。所以，为什么我们要用类来做这件事呢？

与纯函数相比，我觉得使用类实现的装饰器在特定场景下有几个优势：

实现有状态的装饰器时，操作类属性比操作闭包内变量更符合直觉、不易出错
实现为函数扩充接口的装饰器时，使用类包装函数，比直接为函数对象追加属性更易于维护
更容易实现一个同时兼容装饰器与上下文管理器协议的对象（参考 unitest.mock.patch）

2. 使用 wrapt 模块编写更扁平的装饰器

在写装饰器的过程中，你有没有碰到过什么不爽的事情？不管你有没有，反正我有。我经常在写代码的时候，被下面两件事情搞得特别难受：

实现带参数的装饰器时，层层嵌套的函数代码特别难写、难读
因为函数和类方法的不同，为前者写的装饰器经常没法直接套用在后者上

比如，在下面的例子里，我实现了一个生成随机数并注入为函数参数的装饰器。

import random
def provide_number(min_num, max_num):
"""装饰器：随机生成一个在 [min_num, max_num] 范围的整数，追加为函数的第一个位置参数
"""
def wrapper(func):
def decorated(*args,**kwargs):
num = random.randint(min_num, max_num)
# 将 num 作为第一个参数追加后调用函数
return func(num,*args,**kwargs)
return decorated
return wrapper
@provide_number(1,100)
def print_random_number(num):
print(num)
# 输出 1-100 的随机整数
# OUTPUT: 72
print_random_number()

@provide_number 装饰器功能看上去很不错，但它有着我在前面提到的两个问题：嵌套层级深、无法在类方法上使用。如果直接用它去装饰类方法，会出现下面的情况：

classFoo:
@provide_number(1,100)
def print_random_number(self, num):
print(num)
# OUTPUT: <__main__.Foo object at 0x104047278>
Foo().print_random_number()

Foo 类实例中的 print_random_number 方法将会输出类实例 self ，而不是我们期望的随机数 num。

之所以会出现这个结果，是因为类方法（method）和函数（function）二者在工作机制上有着细微不同。如果要修复这个问题， provider_number 装饰器在修改类方法的位置参数时，必须聪明的跳过藏在 *args 里面的类实例 self 变量，才能正确的将 num 作为第一个参数注入。

这时，就应该是 wrapt 模块闪亮登场的时候了。wrapt 模块是一个专门帮助你编写装饰器的工具库。利用它，我们可以非常方便的改造 provide_number 装饰器，完美解决“嵌套层级深”和“无法通用”两个问题，

import wrapt
def provide_number(min_num, max_num):
@wrapt.decorator
def wrapper(wrapped, instance, args, kwargs):
# 参数含义：
#
# - wrapped：被装饰的函数或类方法
# - instance：
# - 如果被装饰者为普通类方法，该值为类实例
# - 如果被装饰者为 classmethod 类方法，该值为类
# - 如果被装饰者为类/函数/静态方法，该值为 None
#
# - args：调用时的位置参数（注意没有 * 符号）
# - kwargs：调用时的关键字参数（注意没有 ** 符号）
#
num = random.randint(min_num, max_num)
# 无需关注 wrapped 是类方法或普通函数，直接在头部追加参数
args =(num,)+ args
return wrapped(*args,**kwargs)
return wrapper
<...应用装饰器部分代码省略...>
# OUTPUT: 48
Foo().print_random_number()

使用 wrapt 模块编写的装饰器，相比原来拥有下面这些优势：

嵌套层级少：使用 @wrapt.decorator 可以将两层嵌套减少为一层
更简单：处理位置与关键字参数时，可以忽略类实例等特殊情况
更灵活：针对 instance 值进行条件判断后，更容易让装饰器变得通用

常见错误

1. “装饰器”并不是“装饰器模式”

“设计模式”是一个在计算机世界里鼎鼎大名的词。假如你是一名 Java 程序员，而你一点设计模式都不懂，那么我打赌你找工作的面试过程一定会度过的相当艰难。

但写 Python 时，我们极少谈起“设计模式”。虽然 Python 也是一门支持面向对象的编程语言，但它的鸭子类型设计以及出色的动态特性决定了，大部分设计模式对我们来说并不是必需品。所以，很多 Python 程序员在工作很长一段时间后，可能并没有真正应用过几种设计模式。

不过 “装饰器模式（Decorator Pattern）” 是个例外。因为 Python 的“装饰器”和“装饰器模式”有着一模一样的名字，我不止一次听到有人把它们俩当成一回事，认为使用“装饰器”就是在实践“装饰器模式”。但事实上，它们是两个完全不同的东西。

“装饰器模式”是一个完全基于“面向对象”衍生出的编程手法。它拥有几个关键组成：一个统一的接口定义、若干个遵循该接口的类、类与类之间一层一层的包装。最终由它们共同形成一种“装饰”的效果。

而 Python 里的“装饰器”和“面向对象”没有任何直接联系，它完全可以只是发生在函数和函数间的把戏。事实上，“装饰器”并没有提供某种无法替代的功能，它仅仅就是一颗“语法糖”而已。下面这段使用了装饰器的代码：

@log_time
@cache_result
def foo():pass

基本完全等同于下面这样：

def foo():pass
foo = log_time(cache_result(foo))

装饰器最大的功劳，在于让我们在某些特定场景时，可以写出更符合直觉、易于阅读的代码。它只是一颗“糖”，并不是某个面向对象领域的复杂编程模式。

Hint: 在 Python 官网上有一个实现了装饰器模式的例子，你可以读读这个例子来更好的了解它。

2. 记得用 functools.wraps() 装饰内层函数

下面是一个简单的装饰器，专门用来打印函数调用耗时：

import time
def timer(wrapped):
"""装饰器：记录并打印函数耗时"""
def decorated(*args,**kwargs):
st = time.time()
ret = wrapped(*args,**kwargs)
print('execution take: {} seconds'.format(time.time()- st))
return ret
return decorated
@timer
def random_sleep():
"""随机睡眠一小会"""
time.sleep(random.random())

timer 装饰器虽然没有错误，但是使用它装饰函数后，函数的原始签名就会被破坏。也就是说你再也没办法正确拿到 random_sleep 函数的名称、文档内容了，所有签名都会变成内层函数 decorated 的值：

print(random_sleep.__name__)
# 输出 'decorated'
print(random_sleep.__doc__)
# 输出 None

这虽然只是个小问题，但在某些时候也可能会导致难以察觉的 bug。幸运的是，标准库 functools 为它提供了解决方案，你只需要在定义装饰器时，用另外一个装饰器再装饰一下内层 decorated 函数就行。

听上去有点绕，但其实就是新增一行代码而已：

def timer(wrapped):
# 将 wrapper 函数的真实签名赋值到 decorated 上
@functools.wraps(wrapped)
def decorated(*args,**kwargs):
# <...> 已省略
return decorated

这样处理后， timer 装饰器就不会影响它所装饰的函数了。

print(random_sleep.__name__)
# 输出 'random_sleep'
print(random_sleep.__doc__)
# 输出 '随机睡眠一小会'

3. 修改外层变量时记得使用 nonlocal

装饰器是对函数对象的一个高级应用。在编写装饰器的过程中，你会经常碰到内层函数需要修改外层函数变量的情况。就像下面这个装饰器一样：

import functools
def counter(func):
"""装饰器：记录并打印调用次数"""
count =0
@functools.wraps(func)
def decorated(*args,**kwargs):
# 次数累加
count +=1
print(f"Count: {count}")
return func(*args,**kwargs)
return decorated
@counter
def foo():
pass
foo()

为了统计函数调用次数，我们需要在 decorated 函数内部修改外层函数定义的 count 变量的值。但是，上面这段代码是有问题的，在执行它时解释器会报错:

Traceback(most recent call last):
File"counter.py", line 22,in
foo()
File"counter.py", line 11,in decorated
count +=1
UnboundLocalError:local variable 'count' referenced before assignment

这个错误是由 counter 与 decorated 函数互相嵌套的作用域引起的。

当解释器执行到 count+=1 时，并不知道 count 是一个在外层作用域定义的变量，它把 count 当做一个局部变量，并在当前作用域内查找。最终却没有找到有关 count 变量的任何定义，然后抛出错误。

为了解决这个问题，我们需要通过 nonlocal 关键字告诉解释器：“count 变量并不属于当前的 local 作用域，去外面找找吧”，之前的错误就可以得到解决。

def decorated(*args,**kwargs):
nonlocal count
count +=1
# <... 已省略 ...>

Hint：如果要了解更多有关 nonlocal 关键字的历史，可以查阅 PEP-3104

总结

在这篇文章里，我与你分享了有关装饰器的一些技巧与小知识。

一些要点总结：

一切 callable 的对象都可以被用来实现装饰器
混合使用函数与类，可以更好的实现装饰器
wrapt 模块很有用，用它可以帮助我们用更简单的代码写出复杂装饰器
“装饰器”只是语法糖，它不是“装饰器模式”
装饰器会改变函数的原始签名，你需要 functools.wraps
在内层函数修改外层函数的变量时，需要使用 nonlocal 关键字

看完文章的你，有没有什么想吐槽的？请留言或者在项目 Github Issues 告诉我吧。

附录

题图来源: Photo by Clem Onojeghuo on Unsplash
更多系列文章地址：https://github.com/piglei/one-python-craftsman