17 | 强大的装饰器

精选留言(63)

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  Wing·三金

  老师能否补充下，用 @functools.wraps(func) 来保留原来的元信息，有哪些现实意义呢？

  2019-06-17

   4

   29
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  程序员人生

  我感觉python的装饰器的应用场景有点像AOP的应用场景，把一些常用的业务逻辑分离，提高程序可重用性，降低耦合度，提高开发效率。

  作者回复: 是的，你的理解很正确
  

  2019-06-17

  

   19
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  三水

  请教前辈们或老师一个初入门的问题：在本方前部"函数回顾"中，把函数赋给一个变量时，
  第1点：send_message = func
  第4点：send_message = func_closure()
  
  我尝试如下会报错：
  第1点：send_message = func()
  第4点：send_message = func_closure
  
  想知道这是哪一个知识点，谢谢

  作者回复: 第一点：
  直接赋值send_message = func()是错误的，因为func()必须接受一个参数，send_message = func('hello world')就正确了，他等同于send_message = func然后send_message('hello world')
  
  第4点：func_closure()是一个闭包，返回的是函数对象。不能直接用send_message = func_closure，然后send_message('hello world')调用，必须是send_message = func_closure()，然后再send_message('hello world')，这样才能把参数'hello world'正确传给内部函数

  2019-06-17

  

   18
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  Hector

  lru cache常用来做一些小规模缓存，比如最近浏览记录，空间浏览记录等等，常用三种策略:1.FIFO(先进先出)２.最少使用LRU 3.最近最少使用LRU. 看了下源码，原来python原生的functools中的lru是链表写的

  2019-06-17

  

   8
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  farFlight

  请问一下，lru cache不是应该删除最久没有访问的内容吗。

  作者回复: LRU cache is to remove the least recently used data when the cache is full。翻译过来可能有点问题，意思就是删除最久没有访问的，我还是直接保留英文解释吧。

  2019-06-17

  

   5
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  🇨🇳

  1、总结中，倒数第二行发现错别字（程序）不是程度。
  2、类装饰器在实际中有哪些应用场景呢

  作者回复: 欢迎指正错别字。类装饰器的用途和函数装饰器差不多，比如文中所讲的机器学习中需要对输入进行合理性检查，他也常常可以写成类装饰器的形式，进行调用。写成类的话，优点是程序的分解度更加高，具体用类装饰器和函数装饰器，视情况而定，二者本质是一样的

  2019-06-17

   1

   4
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  enjoylearning

  还有类装饰器，又长见识了，最近正愁参数校验放哪里，参照本文终于开窍了

  作者回复: 很高兴看到你有所收获

  2019-06-17

  

   4
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  吴星

  请教下，为什么count那儿是单例模式吗？为什么二次执行会加1？

  作者回复: 因为num_calls这个变量是类变量，不是具体的实例变量，二次执行相当于调用了函数__call__两次，因此变量num_calls会变为2

  2019-06-17

  

   4
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  一叶知秋

  平时似乎也就property、staticmethod、classmethod用的比较多一点

  2019-06-18

  

   3
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  GentleCP

  老师，装饰器嵌套的时候，执行顺序不是decorator1->decorator2->func吗，应该是从外到内吧，外层的装饰器先执行，打印结果是
  decorator1
  decorator2
  hello world

  2019-06-18

   3

   3
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  岁月婧好

  “原函数还是原函数吗？”一栏中“为了解决这个问题，我们通常使用内置的装饰器@functools.wrap“，应该是@functools.wraps,有s的吧
  

  2019-07-08

  

   2
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  被炸的油条

  工作当中，如果是二次开发，在原来的需求基础之上做优化，原逻辑不需要修改的情况下，只需增加新的业务场景的时候，感觉用装饰器挺好的。不动原来的逻辑，增加程序的健壮性。

  作者回复: 正解

  2019-09-22

  

   1
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  A.Windy

  装饰器完全可以转换为方法调用：
  import functools
  def my_decorator(param):
      def inner(func):
          @functools.wraps(func) #保留函数的元信息
          def wrapper(*args, **kwargs):
              print("before func run. {}".format(param))
              func(*args, **kwargs)
              print("after func run. {}".format(param))
          return wrapper
      return inner
  @my_decorator("装饰器参数形式")
  def test(p, p1):
      print("i am func with param.{}, {}".format(p, p1))
  # 装饰器方式
  test("decorator", "p22")
  
  # 函数定义方式，等价于装饰器
  def test1(p, p1):
      print("i am func 函数调用 param.{}, {}".format(p, p1))
  f = my_decorator("函数参数形式")(test1)
  f("func call", "p2")
  #
  print(test, f)
  输出：
  before func run. 装饰器参数形式
  i am func with param.decorator, p22
  after func run. 装饰器参数形式
  before func run. 函数参数形式
  i am func 函数调用 param.func call, p2
  after func run. 函数参数形式
  <function my_decorator.<locals>.inner.<locals>.wrapper at 0x10a7107b8> <function my_decorator.<locals>.inner.<locals>.wrapper at 0x10a710bf8>
  

  2019-07-11

  

   1
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  magician

  api权限验证，缓存，日志，api运行时间

  2019-06-30

  

   1
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  峥嵘

  请问老师，在“输入合理性检查“部分，为什么装饰器validation_check的参数不是func？
  谢谢老师
  
  def validation_check(input):
      @functools.wraps(func)
      def wrapper(*args, **kwargs):
          ... # 检查输入是否合法
      
  @validation_check
  def neural_network_training(param1, param2, ...):
      ...

  2019-06-23

   1

   1
• 

  吴

  不实用，代码可读性太低

  2019-06-20

  

   1
• 

  木木杰

  没看懂啊，是我的问题吗？😂

  2019-06-19

   1

   1
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  ALAN

  老师，您好，locked_cached_property是类，它没有__call__方法，但是却能用来装饰另一个方法(name)，这是为什么了？以下是代码，来自flask源码
  
  class locked_cached_property(object):
      """A decorator that converts a function into a lazy property. The
      function wrapped is called the first time to retrieve the result
      and then that calculated result is used the next time you access
      the value. Works like the one in Werkzeug but has a lock for
      thread safety.
      """
  
      def __init__(self, func, name=None, doc=None):
          self.__name__ = name or func.__name__
          self.__module__ = func.__module__
          self.__doc__ = doc or func.__doc__
          self.func = func
          self.lock = RLock()
  
      def __get__(self, obj, type=None):
          if obj is None:
              return self
          with self.lock:
              value = obj.__dict__.get(self.__name__, _missing)
              if value is _missing:
                  value = self.func(obj)
                  obj.__dict__[self.__name__] = value
              return value
  
  @locked_cached_property
      def name(self):
          """The name of the application. This is usually the import name
          with the difference that it's guessed from the run file if the
          import name is main. This name is used as a display name when
          Flask needs the name of the application. It can be set and overridden
          to change the value.
          .. versionadded:: 0.8
          """
          if self.import_name == "__main__":
              fn = getattr(sys.modules["__main__"], "__file__", None)
              if fn is None:
                  return "__main__"
              return os.path.splitext(os.path.basename(fn))[0]
          return self.import_name
  
  

  2019-06-18

   1

   1
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  upempty

  老师好，num_calls不是实例属性？example实例对象一次，call两次实例属性num_calls得到2。谢谢！

  2019-06-17

  

   1
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  Geek_59f23e

  1. 在类装饰器那一节中，’每当你调用一个类的示例时‘，应该是类的实例吧。
  另外这里还是有点疑问，类装饰器被调用两次时self.num_calls这个变量不是实例变量么，第二次调用时为什么没有生成新的实例，同时把之前的实例变量清空呢？
  2. 输入合理性检查一节中，应该是@functools.wraps(input)吧，最后还要加上return wrapper。
  3. 缓存一节中，代码头加上from functools import lru_cache可能更容易理解些。
  
  4. 感觉装饰器和中间件很像，都是一层包一层的堆栈结构，框架好像都少不了使用闭包装饰器。

  2019-06-17

  

   1