理解Python的装饰器
看Flask文档时候看到关于cache的装饰器,有这么一段代码:
def cached(timeout=5 * 60, key=’view/%s’):
def decorator(f):
@wraps(f)
def decorated_function(*args, **kwargs):
cache_key = key % request.path
rv = cache.get(cache_key)
if rv is not None:
return rv
rv = f(*args, **kwargs)
cache.set(cache_key, rv, timeout=timeout)
return rv
return decorated_function
return decorator
之前也略懂装饰器,但是仔细一看发现了区别。
一般的装饰器代码是这样的:
def login_required(f):
@wraps(f)
def decorated_function(*args, **kwargs):
if g.user is None:
return redirect(url_for(’login’, next=request.url))
return f(*args, **kwargs)
return decorated_function
看出区别了吗?
第一个里面有两层def,第二个只有一层!
我的好奇心一下就上来了,非要把这个东西搞明白不可。
研究了一会总算研究明白了,下面就开始讲解吧。
首先理解一般的装饰器到底是怎么工作的:
def login_required(f):
@wraps(f)
def decorated_function(*args, **kwargs):
if g.user is None:
return redirect(url_for(’login’, next=request.url))
return f(*args, **kwargs)
return decorated_function @login_required
def test():
print "haha"
我们用login_required装饰了test函数,那么实际上执行的语句可以理解成这样:
test = login_required(test)
也就是说,现在test变成了login_required(test)的执行结果,也就是变成了decorated_function函数。
所以我们每次执行test的时候,其实执行的就是decorated_function,而原来的test函数就变成了decorated_function中的f函数。实现了装饰功能。
下面我们看看两层嵌套的装饰器到底是怎么工作的:
def cached(timeout=5 * 60, key=’view/%s’):
def decorator(f):
@wraps(f)
def decorated_function(*args, **kwargs):
cache_key = key % request.path
rv = cache.get(cache_key)
if rv is not None:
return rv
rv = f(*args, **kwargs)
cache.set(cache_key, rv, timeout=timeout)
return rv
return decorated_function
return decorator @cached(100)
def test():
pass
好像没什么区别?
再仔细看看!
@cached(100)
这里多了个参数!
是的,秘密就在这个参数。
加了参数之后,装饰器的装饰过程变成了两步:
cached_temp = cached(100)
test = cached_temp(test)
Python内部肯定没有cached_temp这个变量,这是我加的。不过实际的执行过程就是这么个顺序,这下就一目了然了吧!
首先运行cached(100),这时候返回的是第一层def,也就是真正的装饰器。
然后运行cached_temp(test),这时候返回了第二层def,这步就和一般的装饰器一样了。
我们总结一下,嵌套两层def的目的就是实现“带参装饰器”,相当于可以通过参数来定制一个装饰器,然后再应用到函数上。
明白了吗?
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