Python - 装饰器使用过程中的误区

cairencong 2015-06-17

装饰器基本概念

大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验Cache等。

Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:

@function_wrapper
    def function():
       pass

@实际上是python2.4才提出的语法糖,针对python2.4以前的版本有另一种等价的实现:

def function():
        pass

    function = function_wrapper(function)

装饰器的两种实现

函数包装器 - 经典实现

def function_wrapper(wrapped):
        def _wrapper(*args, **kwargs):
            return wrapped(*args, **kwargs)
        return _wrapper 

    @function_wrapper
    def function():
        pass

类包装器 - 易于理解

class function_wrapper(object):
        def __init__(self, wrapped):
            self.wrapped = wrapped
        def __call__(self, *args, **kwargs):
            return self.wrapped(*args, **kwargs)

    @function_wrapper
    def function():
        pass

函数(function)自省

当我们谈到一个函数时,通常希望这个函数的属性像其文档上描述的那样,是被明确定义的,例如__name____doc__

针对某个函数应用装饰器时,这个函数的属性就会发生变化,但这并不是我们所期望的。

def function_wrapper(wrapped):
        def _wrapper(*args, **kwargs):
            return wrapped(*args, **kwargs)
        return _wrapper 

    @function_wrapper
    def function():
        pass 

    >>> print(function.__name__)
    _wrapper

python标准库提供了functools.wraps() ,来解决这个问题。

import functools 

    def function_wrapper(wrapped):
        @functools.wraps(wrapped)
        def _wrapper(*args, **kwargs):
            return wrapped(*args, **kwargs)
        return _wrapper 

    @function_wrapper
    def function():
        pass 

    >>> print(function.__name__)
    function

然而,当我们想要获取被包装函数的参数(argument )或源代码(source code)时,同样不能得到我们想要的结果。

import inspect 

    def function_wrapper(wrapped): ...

    @function_wrapper
    def function(arg1, arg2): pass 

    >>> print(inspect.getargspec(function))
    ArgSpec(args=[], varargs='args', keywords='kwargs', defaults=None)

    >>> print(inspect.getsource(function))
        @functools.wraps(wrapped)
        def _wrapper(*args, **kwargs):
            return wrapped(*args, **kwargs)

包装类方法(@classmethod)

当包装器(@function_wrapper )被应用于@classmethod时,将会抛出如下异常:

class Class(object):
        @function_wrapper
        @classmethod
        def cmethod(cls):
            pass 

    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "<stdin>", line 3, in Class
      File "<stdin>", line 2, in wrapper
      File ".../functools.py", line 33, in update_wrapper
        setattr(wrapper, attr, getattr(wrapped, attr))
    AttributeError: 'classmethod' object has no attribute '__module__'

因为@classmethod 在实现时,缺少functools.update_wrapper 需要的某些属性。这是functools.update_wrapper 在python2中的bug,3.2版本已被修复,参考http://bugs.python.org/issue3445。

然而,在python3下执行,另一个问题出现了:

class Class(object):
        @function_wrapper
        @classmethod
        def cmethod(cls):
            pass 

    >>> Class.cmethod() 
    Traceback (most recent call last):
      File "classmethod.py", line 15, in <module>
        Class.cmethod()
      File "classmethod.py", line 6, in _wrapper
        return wrapped(*args, **kwargs)
    TypeError: 'classmethod' object is not callable

这是因为包装器认定被包装的函数(@classmethod )是可以直接被调用的,但事实并不一定是这样的。被包装的函数实际上可能是描述符(descriptor ),意味着为了使其可调用,该函数(描述符)必须被正确地绑定到某个实例上。关于描述符的定义,可以参考https://docs.python.org/2/howto/descriptor.html。

总结 - 简单并不意味着正确

尽管大家实现装饰器所用的方法通常都很简单,但这并不意味着它们一定是正确的并且始终能正常工作。

如同上面我们所看到的,functools.wraps() 可以帮我们解决__name____doc__ 的问题,但对于获取函数的参数(argument)或源代码( source code )则束手无策。

以上问题,wrapt都可以帮忙解决,详细用法可参考其官方文档:http://wrapt.readthedocs.org

Python 的详细介绍:请点这里
Python 的下载地址:请点这里

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