Python装饰器实现方法及应用场景详解

应用场景:

1、授权(Authorization)

装饰器能有助于检查某个人是否被授权去使用一个web应用的端点(endpoint)。它们被大量使用于Flask和Django web框架中。这里是一个例子来使用基于装饰器的授权:

from functools import wraps  # 最新版python引用是 import functools

def requires_auth(f):  # f 就是我们需要装饰的函数,一看就是不带参数的装饰器
  @wraps(f)   # 新版python写法 @functools.wraps(f)
  def decorated(*args, **kwargs):
    auth = request.authorization
    if not auth or not check_auth(auth.username, auth.password):
      authenticate()
    return f(*args, **kwargs)
  return decorated  # 该装饰器需相关配置才能运行,这里是截取代码展示应用

2.、日志(Logging)

日志是装饰器运用的另一个亮点。这是个例子:

from functools import wraps
def logit(func):
  @wraps(func)
  def with_logging(*args, **kwargs):
    print(func.__name__ + " was called")
    return func(*args, **kwargs)
  return with_logging

@logit
def addition_func(x):
  """Do some math."""
  return x + x
result = addition_func(4)

我敢肯定你已经在思考装饰器的一个其他聪明用法了。

3.、带参数的装饰器

带参数的装饰器是典型的闭包函数

4.、在函数中嵌入装饰器

我们回到日志的例子,并创建一个包裹函数,能让我们指定一个用于输出的日志文件

from functools import wraps

def logit(logfile='out.log'):
  def logging_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapped_function(*args, **kwargs):
      log_string = func.__name__ + " was called"
      print(log_string)
      # 打开logfile,并写入内容
      with open(logfile, 'a') as opened_file:
        # 现在将日志打到指定的logfile
        opened_file.write(log_string + '\n')
      return func(*args, **kwargs)
    return wrapped_function
  return logging_decorator
@logit()
def myfunc1():
  pass
myfunc1()
# Output: myfunc1 was called
# 现在一个叫做 out.log 的文件出现了,里面的内容就是上面的字符串
@logit(logfile='func2.log')
def myfunc2():
  pass
myfunc2()
# Output: myfunc2 was called
# 现在一个叫做 func2.log 的文件出现了,里面的内容就是上面的字符串

5.、装饰器类

现在我们有了能用于正式环境的logit装饰器,但当我们的应用的某些部分还比较脆弱时,异常也许是需要更紧急关注的事情。比方说有时你只想打日志到一个文件。而有时你想把引起你注意的问题发送到一个email,同时也保留日志,留个记录。这是一个使用继承的场景,但目前为止我们只看到过用来构建装饰器的函数。

幸运的是,类也可以用来构建装饰器。那我们现在以一个类而不是一个函数的方式,来重新构建logit。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持呐喊教程。

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