Python 工匠：使用装饰器的技巧

（给Python开发者加星标，提升Python技能）

作者：piglei （本文来自作者投稿）

[h1]前言[/h1]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

@

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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

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和

@classmethod

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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(...)

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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

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和

常见错误

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两个方面，来与你分享有关装饰器的一些小知识。
[h1]最佳实践[/h1][h2]1. 尝试用类来实现装饰器[/h2]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

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）形式使用只有一个要求：decorator 必须是一个“可被调用（callable）的对象。

1. # 使用 callable 可以检测某个对象是否“可被调用”
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1. >>> def foo(): pass
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1. ...
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1. >>> type(foo)
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1. [/code]
2. [*][code]>>> callable(foo)
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1. True
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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__

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魔法方法即可。

1. class Foo:
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1. def __call__(self):
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1. print("Hello, __call___")
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1. foo = Foo()
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1. # OUTPUT: True
复制代码
1. print(callable(foo))
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1. # 调用 foo 实例
复制代码
1. # OUTPUT: Hello, __call__
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1. foo()
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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)

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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

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秒。同时，我们也希望为用户提供无需等待马上执行的

eager_call

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接口。

1. import time
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1. import functools
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1. class DelayFunc:
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1. def __init__(self, duration, func):
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1. self.duration = duration
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1. self.func = func
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1. def __call__(self, *args, **kwargs):
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1. print(f'Wait for {self.duration} seconds...')
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1. time.sleep(self.duration)
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1. return self.func(*args, **kwargs)
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1. def eager_call(self, *args, **kwargs):
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1. print('Call without delay')
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1. return self.func(*args, **kwargs)
复制代码
1. def delay(duration):
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1. """装饰器：推迟某个函数的执行。同时提供 .eager_call 方法立即执行
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1. """
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1. # 此处为了避免定义额外函数，直接使用 functools.partial 帮助构造
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1. # DelayFunc 实例
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1. return functools.partial(DelayFunc, duration)
复制代码

如何使用装饰器的样例代码：

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

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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

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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）

[h2]2. 使用 wrapt 模块编写更扁平的装饰器[/h2]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。

1. import random
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1. def provide_number(min_num, max_num):
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1. """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
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1. """
复制代码
1. def wrapper(func):
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1. def decorated(*args, **kwargs):
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1. num = random.randint(min_num, max_num)
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1. # 将 num 作为第一个参数追加后调用函数
复制代码
1. return func(num, *args, **kwargs)
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1. return decorated
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1. return wrapper
复制代码
1. @provide_number(1, 100)
复制代码
1. def print_random_number(num):
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vix">
1. print(num)
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1. # 输出 1-100 的随机整数
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1. # OUTPUT: 72
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1. print_random_number()
复制代码

@provide_number

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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：

1. class Foo:
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1. @provide_number(1, 100)
复制代码
1. def print_random_number(self, num):
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1. print(num)
复制代码
1. # OUTPUT:
复制代码
1. Foo().print_random_number()
复制代码

Foo

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类实例中的

print_random_number

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方法将会输出类实例

self

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，而不是我们期望的随机数

num

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。
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

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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

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里面的类实例

self

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变量，才能正确的将

num

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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

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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

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装饰器，完美解决“嵌套层级深”和“无法通用”两个问题，

1. import wrapt
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1. def provide_number(min_num, max_num):
复制代码
1. @wrapt.decorator
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1. def wrapper(wrapped, instance, args, kwargs):
复制代码
1. # 参数含义：
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1. #
复制代码
1. # - wrapped：被装饰的函数或类方法
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1. # - instance：
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1. # - 如果被装饰者为普通类方法，该值为类实例
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1. # - 如果被装饰者为 classmethod 类方法，该值为类
复制代码
1. # - 如果被装饰者为类/函数/静态方法，该值为 None
复制代码
1. #
复制代码
1. # - args：调用时的位置参数（注意没有 * 符号）
复制代码
1. # - kwargs：调用时的关键字参数（注意没有 ** 符号）
复制代码
1. #
复制代码
1. num = random.randint(min_num, max_num)
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1. # 无需关注 wrapped 是类方法或普通函数，直接在头部追加参数
复制代码
1. args = (num,) + args
复制代码
1. return wrapped(*args, **kwargs)
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1. return wrapper
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1. [/code]
2. [*]
3. [*][code]# OUTPUT: 48
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1. Foo().print_random_number()
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使用

wrapt

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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
1. @wrapt.decorator
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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
1. instance
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值进行条件判断后，更容易让装饰器变得通用

[h1]常见错误[/h1][h2]1. “装饰器”并不是“装饰器模式”[/h2]“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：

1. @log_time
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1. @cache_result
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1. def foo(): pass
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基本完全等同于下面这样：

1. def foo(): pass
复制代码
1. foo = log_time(cache_result(foo))
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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。

[h2]2. 记得用 functools.wraps() 装饰内层函数[/h2]下面是一个简单的装饰器，专门用来打印函数调用耗时：

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

timer

复制代码

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

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函数的名称、文档内容了，所有签名都会变成内层函数

decorated

复制代码

的值：

1. print(random_sleep.__name__)
复制代码
1. # 输出 'decorated'
复制代码
1. print(random_sleep.__doc__)
复制代码
1. # 输出 None
复制代码

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

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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

复制代码

函数就行。
听上去有点绕，但其实就是新增一行代码而已：

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

这样处理后，

timer

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装饰器就不会影响它所装饰的函数了。

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

[h2]3. 修改外层变量时记得使用 nonlocal[/h2]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：

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

为了统计函数调用次数，我们需要在

decorated

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函数内部修改外层函数定义的

count

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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:

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

这个错误是由

counter

复制代码

与

decorated

复制代码

函数互相嵌套的作用域引起的。
当解释器执行到

count+=1

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时，并不知道

count

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是一个在外层作用域定义的变量，它把

count

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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

复制代码

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

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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。

1. def decorated(*args, **kwargs):
复制代码
1. nonlocal count
复制代码
1. count += 1
复制代码
1. #
复制代码

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

[h1]总结[/h1]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
1. functools.wraps
复制代码
在内层函数修改外层函数的变量时，需要使用
1. nonlocal
复制代码
关键字

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[h1]附录[/h1]

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

【本文作者】

piglei，Python 语言爱好者，热爱一切有趣的东西。

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