Python装饰器是一个消除冗余的强大工具。随着将功能模块化为大小合适的方法,即使是最复杂的工作流,装饰器也能使它变成简洁的功能。
例如让我们看看Django web框架,该框架处理请求的方法接收一个方法对象,返回一个响应对象:
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def handle_request(request):
return HttpResponse( "Hello, World" )
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我最近遇到一个案例,需要编写几个满足下述条件的api方法:
- 返回json响应
- 如果是GET请求,那么返回错误码
做为一个注册api端点例子,我将会像这样编写:
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def register(request):
result = None
# check for post only
if request.method ! = 'POST' :
result = { "error" : "this method only accepts posts!" }
else :
try :
user = User.objects.create_user(request.POST[ 'username' ],
request.POST[ 'email' ],
request.POST[ 'password' ])
# optional fields
for field in [ 'first_name' , 'last_name' ]:
if field in request.POST:
setattr (user, field, request.POST[field])
user.save()
result = { "success" : True }
except KeyError as e:
result = { "error" : str (e) }
response = HttpResponse(json.dumps(result))
if "error" in result:
response.status_code = 500
return response
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然而这样我将会在每个api方法中编写json响应和错误返回的代码。这将会导致大量的逻辑重复。所以让我们尝试用装饰器实现DRY原则吧。
装饰器简介
如果你不熟悉装饰器,我可以简单解释一下,实际上装饰器就是有效的函数包装器,python解释器加载函数的时候就会执行包装器,包装器可以修改函数的接收参数和返回值。举例来说,如果我想要总是返回比实际返回值大一的整数结果,我可以这样写装饰器:
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# a decorator receives the method it's wrapping as a variable 'f'
def increment(f):
# we use arbitrary args and keywords to
# ensure we grab all the input arguments.
def wrapped_f( * args, * * kw):
# note we call f against the variables passed into the wrapper,
# and cast the result to an int and increment .
return int (f( * args, * * kw)) + 1
return wrapped_f # the wrapped function gets returned.
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现在我们就可以用@符号和这个装饰器去装饰另外一个函数了:
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@increment
def plus(a, b):
return a + b
result = plus( 4 , 6 )
assert (result = = 11 , "We wrote our decorator wrong!" )
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装饰器修改了存在的函数,将装饰器返回的结果赋值给了变量。在这个例子中,'plus'的结果实际指向increment(plus)的结果。
对于非post请求返回错误
现在让我们在一些更有用的场景下应用装饰器。如果在django中接收的不是POST请求,我们用装饰器返回一个错误响应。
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def post_only(f):
""" Ensures a method is post only """
def wrapped_f(request):
if request.method ! = "POST" :
response = HttpResponse(json.dumps(
{ "error" : "this method only accepts posts!" }))
response.status_code = 500
return response
return f(request)
return wrapped_f
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现在我们可以在上述注册api中应用这个装饰器:
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@post_only
def register(request):
result = None
try :
user = User.objects.create_user(request.POST[ 'username' ],
request.POST[ 'email' ],
request.POST[ 'password' ])
# optional fields
for field in [ 'first_name' , 'last_name' ]:
if field in request.POST:
setattr (user, field, request.POST[field])
user.save()
result = { "success" : True }
except KeyError as e:
result = { "error" : str (e) }
response = HttpResponse(json.dumps(result))
if "error" in result:
response.status_code = 500
return response
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现在我们就有了一个可以在每个api方法中重用的装饰器。
发送json响应
为了发送json响应(同时处理500状态码),我们可以新建另外一个装饰器:
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def json_response(f):
""" Return the response as json, and return a 500 error code if an error exists """
def wrapped( * args, * * kwargs):
result = f( * args, * * kwargs)
response = HttpResponse(json.dumps(result))
if type (result) = = dict and 'error' in result:
response.status_code = 500
return response
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现在我们就可以在原方法中去除json相关的代码,添加一个装饰器做为代替:
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@post_only
@json_response
def register(request):
try :
user = User.objects.create_user(request.POST[ 'username' ],
request.POST[ 'email' ],
request.POST[ 'password' ])
# optional fields
for field in [ 'first_name' , 'last_name' ]:
if field in request.POST:
setattr (user, field, request.POST[field])
user.save()
return { "success" : True }
except KeyError as e:
return { "error" : str (e) }
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现在,如果我需要编写新的方法,那么我就可以使用装饰器做冗余的工作。如果我要写登录方法,我只需要写真正相关的代码:
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@post_only
@json_response
def login(request):
if request.user is not None :
return { "error" : "User is already authenticated!" }
user = auth.authenticate(request.POST[ 'username' ], request.POST[ 'password' ])
if user is not None :
if not user.is_active:
return { "error" : "User is inactive" }
auth.login(request, user)
return { "success" : True , "id" : user.pk}
else :
return { "error" : "User does not exist with those credentials" }
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BONUS: 参数化你的请求方法
我曾经使用过Tubogears框架,其中请求参数直接解释转递给方法这一点我很喜欢。所以要怎样在Django中模仿这一特性呢?嗯,装饰器就是一种解决方案!
例如:
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def parameterize_request(types = ( "POST" ,)):
"""
Parameterize the request instead of parsing the request directly.
Only the types specified will be added to the query parameters.
e.g. convert a = test
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注意这是一个参数化装饰器的例子。在这个例子中,函数的结果是实际的装饰器。
现在我就可以用参数化装饰器编写方法了!我甚至可以选择是否允许GET和POST,或者仅仅一种请求参数类型。
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@post_only
@json_response
@parameterize_request ([ "POST" ])
def register(request, username, email, password,
first_name = None , last_name = None ):
user = User.objects.create_user(username, email, password)
user.first_name = first_name
user.last_name = last_name
user.save()
return { "success" : True }
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现在我们有了一个简洁的、易于理解的api。
BONUS #2: 使用functools.wraps保存docstrings和函数名
很不幸,使用装饰器的一个副作用是没有保存方法名(name)和docstring(doc)值:
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def increment(f):
""" Increment a function result """
wrapped_f(a, b):
return f(a, b) + 1
return wrapped_f
@increment
def plus(a, b)
""" Add two things together """
return a + b
plus.__name__ # this is now 'wrapped_f' instead of 'plus'
plus.__doc__ # this now returns 'Increment a function result' instead of 'Add two things together'
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这将对使用反射的应用造成麻烦,比如Sphinx,一个 自动生成文档的应用。
为了解决这个问题,我们可以使用'wraps'装饰器附加上名字和docstring:
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from functools import wraps
def increment(f):
""" Increment a function result """
@wraps (f)
wrapped_f(a, b):
return f(a, b) + 1
return wrapped_f
@increment
def plus(a, b)
""" Add two things together """
return a + b
plus.__name__ # this returns 'plus'
plus.__doc__ # this returns 'Add two things together'
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BONUS #3: 使用'decorator'装饰器
如果仔细看看上述使用装饰器的方式,在包装器声明和返回的地方也有不少重复。
你可以安装python egg ‘decorator'
,其中包含一个提供装饰器模板的'decorator'装饰器!
使用easy_install:
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$ sudo easy_install decorator
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或者Pip:
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$ pip install decorator
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然后你可以简单的编写:
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from decorator import decorator
@decorator
def post_only(f, request):
""" Ensures a method is post only """
if request.method ! = "POST" :
response = HttpResponse(json.dumps(
{ "error" : "this method only accepts posts!" }))
response.status_code = 500
return response
return f(request)
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这个装饰器更牛逼的一点是保存了name和doc的返回值,也就是它封装了
functools.wraps的功能!
原文链接:http://www.jqhtml.com/12346.html