Python 工匠：使用装饰器的技巧

花下猫语：今天分享的是“Python工匠”系列的第八篇，介绍了使用装饰器的技巧。猫哥建议，在开始正式阅读前，请你先思考如下问题：怎么实现一个装饰器？哪种实现方法更好？装饰器跟设计模式中的“装饰器模式”有何区别？使用装饰器时，有什么注意点？

带着疑问与思考进行阅读，效果更佳，而这些问题在本文中都有回答。

作者：piglei  |  公众号：piglei

（本文经原作者授权转载，不得二次转载）

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图片来源：pexels

前言

这是 “Python 工匠”系列的第 8 篇文章。[点击“阅读原文”查看所有文章]

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。

1. # 使用 callable 可以检测某个对象是否“可被调用”

2. >>> def foo(): pass

3. ...

4. >>> type(foo)

5. <class 'function'>

6. >>> callable(foo)

7. 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。

1. class Foo:

2. def __call__(self):

3. print("Hello, __call___")

4. foo = Foo()

5. # OUTPUT: True

6. print(callable(foo))

7. # 调用 foo 实例

8. # OUTPUT: Hello, __call__

9. foo()

基于这特性，我们可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。

1. import time

2. import functools

3. class DelayFunc:

4. def __init__(self, duration, func):

5. self.duration = duration

6. self.func = func

7. def __call__(self, *args, **kwargs):

8. print(f'Wait for {self.duration} seconds...')

9. time.sleep(self.duration)

10. return self.func(*args, **kwargs)

11. def eager_call(self, *args, **kwargs):

12. print('Call without delay')

13. return self.func(*args, **kwargs)

14. def delay(duration):

15. """装饰器：推迟某个函数的执行。同时提供 .eager_call 方法立即执行

16. """

17. # 此处为了避免定义额外函数，直接使用 functools.partial 帮助构造

18. # DelayFunc 实例

19. return functools.partial(DelayFunc, duration)

如何使用装饰器的样例代码：

1. @delay(duration=2)

2. def add(a, b):

3. return a + b

4. # 这次调用将会延迟 2 秒

5. add(1, 2)

6. # 这次调用将会立即执行

7. 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：

1. 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

2. 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

2. def provide_number(min_num, max_num):

3. """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

4. """

5. def wrapper(func):

6. def decorated(*args, **kwargs):

7. num = random.randint(min_num, max_num)

8. # 将 num 作为第一个参数追加后调用函数

9. return func(num, *args, **kwargs)

10. return decorated

11. return wrapper

12. @provide_number(1, 100)

13. def print_random_number(num):

14. print(num)

15. # 输出 1-100 的随机整数

16. # OUTPUT: 72

17. 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：

1. class Foo:

2. @provide_number(1, 100)

3. def print_random_number(self, num):

4. print(num)

5. # OUTPUT: <__main__.Foo object at 0x104047278>

6. 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，

1. import wrapt

2. def provide_number(min_num, max_num):

3. @wrapt.decorator

4. def wrapper(wrapped, instance, args, kwargs):

5. # 参数含义：

6. #

7. # - wrapped：被装饰的函数或类方法

8. # - instance：

9. # - 如果被装饰者为普通类方法，该值为类实例

10. # - 如果被装饰者为 classmethod 类方法，该值为类

11. # - 如果被装饰者为类/函数/静态方法，该值为 None

12. #

13. # - args：调用时的位置参数（注意没有 * 符号）

14. # - kwargs：调用时的关键字参数（注意没有 ** 符号）

15. #

16. num = random.randint(min_num, max_num)

17. # 无需关注 wrapped 是类方法或普通函数，直接在头部追加参数

18. args = (num,) + args

19. return wrapped(*args, **kwargs)

20. return wrapper

21. <... 应用装饰器部分代码省略 ...>

22. # OUTPUT: 48

23. 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：

1. @log_time

2. @cache_result

3. def foo(): pass

基本完全等同于下面这样：

1. def foo(): pass

2. 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 官网上有一个实现装饰器模式的例子，你可读读这个例子来更好的了解它。

2. 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：

1. import time

2. def timer(wrapped):

3. """装饰器：记录并打印函数耗时"""

4. def decorated(*args, **kwargs):

5. st = time.time()

6. ret = wrapped(*args, **kwargs)

7. print('execution take: {} seconds'.format(time.time() - st))

8. return ret

9. return decorated

10. @timer

11. def random_sleep():

12. """随机睡眠一小会"""

13. 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：

1. print(random_sleep.__name__)

2. # 输出 'decorated'

3. print(random_sleep.__doc__)

4. # 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：

1. def timer(wrapped):

2. # 将 wrapper 函数的真实签名赋值到 decorated 上

3. @functools.wraps(wrapped)

4. def decorated(*args, **kwargs):

5. # <...> 已省略

6. return decorated

这样处理后， timer 装饰器就不会影响它所装饰的函数了。

1. print(random_sleep.__name__)

2. # 输出 'random_sleep'

3. print(random_sleep.__doc__)

4. # 输出 '随机睡眠一小会'

3. 修改外层变量时使用 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：

1. import functools

2. def counter(func):

3. """装饰器：记录并打印调用次数"""

4. count = 0

5. @functools.wraps(func)

6. def decorated(*args, **kwargs):

7. # 次数累加

8. count += 1

9. print(f"Count: {count}")

10. return func(*args, **kwargs)

11. return decorated

12. @counter

13. def foo():

14. pass

15. 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:

1. Traceback (most recent call last):

2. File "counter.py", line 22, in <module>

3. foo()

4. File "counter.py", line 11, in decorated

5. count += 1

6. 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。

1. def decorated(*args, **kwargs):

2. nonlocal count

3. count += 1

4. # <... 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。

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