大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

9.8 将装饰器定义为类的一部分

问题：想在类中定义装饰器，并作用在其他的函数上
方案：在类中定义装饰器首先要确定它的使用方法，是作为一个实例方法还是作为一个类方法

from functools import wraps
class A:
    #作为一个实例方法
    def decorator1(self,func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print("decorator 1")
            return func(*args,**kwargs)
        return wrapper
    #作为一个类方法
    @classmethod
    def decorator2(cls, func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print("decorator 2")
            return func(*args,**kwargs)
        return wrapper

#作为实列使用
a = A()
@a.decorator1
def spam():
    print('spam')
#作为类方法使用
@A.decorator2
def grok():
    print("grok")

在类中定义装饰器很奇怪，但是标准库中有很多这种方式，@property装饰器实际上是一个类，他内部定义了三个方法getter()、setter()、deleter()每个方法都是装饰器

class Person:
    first_name = property()
    @first_name.getter
    def first_name(self):
        return self._first_name
    
    @first_name.setter
    def first_name(self,value):
        if not isinstance(value,str):
            raise TypeError("Expected a string")
        self._first_name = value

9.9 将装饰器定义为类

问题：想使用一个装饰器去包装函数，但是希望返回一个可以调用的实例。需要让装饰器可以同时工作在类定义的内部和外部
方案：为了将装饰器定义成一个实例，需要确保它实现了__call__()、__get__()方法

import types
from functools import wraps
class Profiled:
    def __init__(self,func):
        wraps(func)(self)
        self.ncalls = 0
    def __call__(self,*args, **kwargs):
        self.ncalls += 1
        return self.__wrapped__(*args, **kwargs)
    def __get__(self, instance, cls):
        if instance is None:
            return self
        else:
            return types.MethodType(self,instance)

接下来你可以将它作为一个装饰器使用，在类内或者外面都可以

@Profiled
def add(x, y):
    return x + y

class Spam:
    @Profiled
    def bar(self, x):
        print(self, x)

add(2,3)

add(4,5)

add.ncalls

s = Spam()
s.bar(1)

<__main__.Spam object at 0x00B65350> 1

s.bar(2)

<__main__.Spam object at 0x00B65350> 2

s.bar(10)

<__main__.Spam object at 0x00B65350> 10

Spam.bar.ncalls

也可以使用闭包和nonlocal变量来实现装饰器

import types
from functools import wraps
def profiled(func):
    ncalls = 0
    @wraps(func)
    def wrapper(*args,**kwargs):
        nonlocal ncalls
        ncalls += 1
        return func(*args, **kwargs)
    wrapper.ncalls = lambda: ncalls
    return wrapper

@profiled
def add(x,y):
    return x+y
add(2,3)

add(3,4)

add.ncalls()

9.10 为类和静态方法提供装饰器

问题：想要给类或者静态方法提供装饰器
方案：在@classmethod或者@staticmethod之前定义

import time
from functools import wraps
def timethis(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        r = func(*args,**kwargs)
        end = time.time()
        print(end-start)
        return r
    return wrapper

class Spam:
    @timethis
    def instance_method(self, n ):
        print(self, n)
        while n > 0:
            n -= 1
    @classmethod
    @timethis
    def class_method(cls,n):
        print(cls,n)
        while n > 0:
            n -= 1
            
    @staticmethod
    @timethis
    def static_method(n):
        print(n)
        while n > 0:
            n -= 1

装饰后的类和静态方法可以正常工作，但是增加了计时功能

s = Spam()
s.instance_method(10000000)

<__main__.Spam object at 0x00B79510> 10000000
0.7324073314666748

Spam.class_method(1000000)

<class '__main__.Spam'> 1000000
0.12408709526062012

Spam.static_method(10000000)

10000000
0.8057591915130615

注意：在使用的时候上面代码中@staticmethod和@timethis的顺序不能调换
如果想要定义一个抽象类方法，可以使用下面的那样：

from abc import ABCMeta, abstractmethod
class A(metaclass=ABCMeta):
    @classmethod
    @abstractmethod
    def method(cls):
        pass

上面的两个@也是不可以交换顺序的

9.11 装饰器为被包装函数增加参数

问题：想要给被包装的函数增加额外的参数，但是不可以改变该函数的现有调用规则
方案：可以使用关键字参数来给被包装的函数增加额外的参数

from functools import wraps
def optional_debug(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, debug=False, **kwargs):
        if debug:
            print('Calling ', func.__name__)
        return func(*args,**kwargs)
    return wrapper
@optional_debug
def spam(a,b,c):
    print(a,b,c)

spam(1,2,3)

1 2 3

spam(1,2,3,debug=True)

Calling  spam
1 2 3

通过装饰器给被包装的函数增加参数并不常见，但有事该方法可以避免代码的重复

def a(x,debug=False):
    if debug:
        print("calling a")
def b(x,y,z,debug=False):
    if debug:
        print("calling b")
def c(x,y,debug=False):
    print("calling c")

# 我们可以将上述代码重写为：
from functools import wraps
import inspect
def optional_debug(func):
    if 'debug' in inspect.getfullargspec(func).args:
        raise TypeError("debug argument already defined")
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, debug=False, **kwargs):
        if debug:
            print("calling ",func.__name__)
        return func(*args,**kwargs)
    return wrapper

@optional_debug
def a(x):
    pass
@optional_debug
def b(x,y,z):
    pass
@optional_debug
def c(x,y):
    pass

9.12 使用装饰器扩充类的功能

问题：想通过反省或者重写类定义来修改其部分i行为，但是不想使用继承
方案：使用类装饰器

def log_getattribute(cls):
    orig_getattribute = cls.__getattribute__
    def new_getattribute(self, name):
        print("getting : ",name)
        return orig_getattribute(self, name)
    cls.__getattribute__ = new_getattribute
    return cls

@log_getattribute
class A:
    def __init__(self, x):
        self.x = x
    def spam(self):
        pass

a = A(22)
a.x

getting :  x





22

a.spam()

getting :  spam

9.13 使用元类控制实例的创建

问题：想要通过改变实例创建的方式来实现单例、缓存、等特性
方案：如下

# 我们知道python创建的类可以像函数一样调用它来创建实例
class Spam:
    def __init__(self,name):
        self.name = name
a = Spam("Guido")
b = Spam("Diana")

# 假设我们不想让任何人创建该类的实例
class NoInstance(type):
    def __call__(self,*args,**kwargs):
        raise TypeError("can't instance directly")
class Spam(metaclass=NoInstance):
    @staticmethod
    def grok(x):
        print("Spam.grok")

#这样我们只能调用该类的静态方法，而不能进行实例化
Spam.grok(42)

Spam.grok

s = Spam()

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

<ipython-input-30-ee1b074714bf> in <module>()
----> 1 s = Spam()


<ipython-input-28-8781af2ac6ac> in __call__(self, *args, **kwargs)
      2 class NoInstance(type):
      3     def __call__(self,*args,**kwargs):
----> 4         raise TypeError("can't instance directly")
      5 class Spam(metaclass=NoInstance):
      6     @staticmethod


TypeError: can't instance directly

假如你仅仅想要创建一个实例（单例模式）：

class Singleton(type):
    def __init__(self, *args,**kwargs):
        self.__instance = None
        super().__init__(*args,**kwargs)
    def __call__(self,*args, **kwargs):
        if self.__instance is None:
            self.__instance = super().__call__(*args, **kwargs)
            return self.__instance
        else:
            return self.__instance
class Spam(metaclass = Singleton):
    def __init__(self):
        print("creating Spam")

a = Spam()

creating Spam

b = Spam()

a == b

True

a is b

True

假设想要缓存实例

import weakref
class Cached(type):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.__cache = weakref.WeakValueDictionary()
    def __call__(self, *args):
        if args in self.__cache:
            return self.__cache[args]
        else:
            obj = super().__call__(*args)
            self.__cache[args] = obj
            return obj
class Spam(metaclass=Cached):
    def __init__(self,name):
        print("creating Spam({!r})".format(name))
        self.name = name

a = Spam('Guodo')

creating Spam('Guodo')

b = Spam("Diana")

creating Spam('Diana')

c = Spam("Guodo")

#注意上面并没有重新创建
a is c

True

a is b

False

9.14 捕获类的属性定义顺序

问题：想要自动的记录一个类中属性和方法的定义顺序
方案：利用元类

from collections import OrderedDict
class Typed:
    _expected_type = type(None)
    def __init__(self,name=None):
        self._name = name
    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, self._expected_type):
            raise TypeError('type Error')
        instance.__dict__[self._name] = value

class Integer(Typed):
    _expected_type = int
class Float(Typed):
    _expected_type = float
class String(Typed):
    _expected_type = str
class OrderMeta(type):
    def __new__(cls, clsname, bases, clsdict):
        d = dict(clsdict)
        order = []
        for name, value in clsdict.items():
            if isinstance(value, Typed):
                value._name = name
                order.append(name)
        d['_order'] = order
        return type.__new__(cls, clsname, bases, d)
    @classmethod
    def __prepare__(cls, clsname, bases):
        return OrderedDict()

下面将使用上面代码将一个类实例的数据序列化为一个csv数据

class Structure(metaclass=OrderMeta):
    def as_csv(self):
        return ','.join(str(getattr(self,name)) for name in  self._order)
class Stock(Structure):
    name = String()
    shares = Integer()
    price = Float()
    def __init__(self, name, shares, price):
        self.name = name
        self.shares = shares
        self.price = price

s = Stock("google",100, 234.19)
s.name

'google'

s.as_csv()

'google,100,234.19'

发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/136690.html原文链接：https://javaforall.net

Pyhton Cookbook 学习笔记 ch9_02 元编程[通俗易懂]

9.8 将装饰器定义为类的一部分

9.9 将装饰器定义为类

9.10 为类和静态方法提供装饰器

9.11 装饰器为被包装函数增加参数

9.12 使用装饰器扩充类的功能

9.13 使用元类控制实例的创建

9.14 捕获类的属性定义顺序

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9.8 将装饰器定义为类的一部分

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9.10 为类和静态方法提供装饰器

9.11 装饰器为被包装函数增加参数

9.12 使用装饰器扩充类的功能

9.13 使用元类控制实例的创建

9.14 捕获类的属性定义顺序

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