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使用Python怎么实现一个类装饰器

发布时间:2021-05-19 18:01:24 来源:亿速云 阅读:172 作者:Leah 栏目:开发技术

使用Python怎么实现一个类装饰器?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。

编写类装饰器

类装饰器类似于函数装饰器的概念,但它应用于类,它们可以用于管理类自身,或者用来拦截实例创建调用以管理实例。

单体类

由于类装饰器可以拦截实例创建调用,所以它们可以用来管理一个类的所有实例,或者扩展这些实例的接口。

下面的类装饰器实现了传统的单体编码模式,即最多只有一个类的一个实例存在。

instances = {} # 全局变量,管理实例
def getInstance(aClass, *args):
  if aClass not in instances:
    instances[aClass] = aClass(*args)
  return instances[aClass]   #每一个类只能存在一个实例
def singleton(aClass):
  def onCall(*args):
    return getInstance(aClass,*args)
  return onCall
为了使用它,装饰用来强化单体模型的类:
@singleton    # Person = singleton(Person)
class Person:
  def __init__(self,name,hours,rate):
    self.name = name
    self.hours = hours
    self.rate = rate
  def pay(self):
    return self.hours * self.rate
@singleton    # Spam = singleton(Spam)
class Spam:
  def __init__(self,val):
    self.attr = val
bob = Person('Bob',40,10)
print(bob.name,bob.pay())
sue = Person('Sue',50,20)
print(sue.name,sue.pay())
X = Spam(42)
Y = Spam(99)
print(X.attr,Y.attr)

现在,当Person或Spam类稍后用来创建一个实例的时候,装饰器提供的包装逻辑层把实例构建调用指向了onCall,它反过来调用getInstance,以针对每个类管理并分享一个单个实例,而不管进行了多少次构建调用。

程序输出如下:

Bob 400
Bob 400
42 42

在这里,我们使用全局的字典instances来保存实例,还有一个更好的解决方案就是使用Python3中的nonlocal关键字,它可以为每个类提供一个封闭的作用域,如下:

def singleton(aClass):
 instance = None
 def onCall(*args):
 nonlocal instance
 if instance == None:
  instance = aClass(*args)
 return instance
 return onCall

当然,我们也可以用类来编写这个装饰器——如下代码对每个类使用一个实例,而不是使用一个封闭作用域或全局表:

class singleton:
 def __init__(self,aClass):
 self.aClass = aClass
 self.instance = None
 def __call__(self,*args):
 if self.instance == None:
  self.instance = self.aClass(*args)
 return self.instance

跟踪对象接口

类装饰器的另一个常用场景是每个产生实例的接口。类装饰器基本上可以在实例上安装一个包装器逻辑层,来以某种方式管理其对接口的访问。

前面,我们知道可以用__getattr__运算符重载方法作为包装嵌入到实例的整个对象接口的方法,以便实现委托编码模式。__getattr__用于拦截未定义的属性名的访问。如下例子所示:

class Wrapper:
 def __init__(self,obj):
 self.wrapped = obj
 def __getattr__(self,attrname):
 print('Trace:',attrname)
 return getattr(self.wrapped,attrname)
>>> x = Wrapper([1,2,3])
>>> x.append(4)
Trace: append
>>> x.wrapped
[1, 2, 3, 4]
>>>
>>> x = Wrapper({'a':1,'b':2})
>>> list(x.keys())
Trace: keys
['b', 'a']

在这段代码中,Wrapper类拦截了对任何包装对象的属性的访问,打印出一条跟踪信息,并且使用内置函数getattr来终止对包装对象的请求。

类装饰器为编写这种__getattr__技术来包装一个完整接口提供了一个替代的、方便的方法。如下:

def Tracer(aClass):
  class Wrapper:
    def __init__(self,*args,**kargs):
      self.fetches = 0
      self.wrapped = aClass(*args,**kargs)
    def __getattr__(self,attrname):
      print('Trace:'+attrname)
      self.fetches += 1
      return getattr(self.wrapped,attrname)
  return Wrapper
@Tracer
class Spam:
  def display(self):
    print('Spam!'*8)
@Tracer
class Person:
  def __init__(self,name,hours,rate):
    self.name = name
    self.hours = hours
    self.rate = rate
  def pay(self):
    return self.hours * self.rate
food = Spam()
food.display()
print([food.fetches])
bob = Person('Bob',40,50)
print(bob.name)
print(bob.pay())
print('')
sue = Person('Sue',rate=100,hours = 60)
print(sue.name)
print(sue.pay())
print(bob.name)
print(bob.pay())
print([bob.fetches,sue.fetches])

通过拦截实例创建调用,这里的类装饰器允许我们跟踪整个对象接口,例如,对其任何属性的访问。

Spam和Person类的实例上的属性获取都会调用Wrapper类中的__getattr__逻辑,由于food和bob确实都是Wrapper的实例,得益于装饰器的实例创建调用重定向,输出如下:

Trace:display
Spam!Spam!Spam!Spam!Spam!Spam!Spam!Spam!
[1]
Trace:name
Bob
Trace:pay
2000
Trace:name
Sue
Trace:pay
6000
Trace:name
Bob
Trace:pay
2000
[4, 2]

示例:实现私有属性

如下的类装饰器实现了一个用于类实例属性的Private声明,也就是说,属性存储在一个实例上,或者从其一个类继承而来。不接受从装饰的类的外部对这样的属性的获取和修改访问,但是,仍然允许类自身在其方法中自由地访问那些名称。类似于Java中的private属性。

traceMe = False
def trace(*args):
  if traceMe:
    print('['+ ' '.join(map(str,args))+ ']')
def Private(*privates):
  def onDecorator(aClass):
    class onInstance:
      def __init__(self,*args,**kargs):
        self.wrapped = aClass(*args,**kargs)
      def __getattr__(self,attr):
        trace('get:',attr)
        if attr in privates:
          raise TypeError('private attribute fetch:'+attr)
        else:
          return getattr(self.wrapped,attr)
      def __setattr__(self,attr,value):
        trace('set:',attr,value)
        if attr == 'wrapped': # 这里捕捉对wrapped的赋值
          self.__dict__[attr] = value
        elif attr in privates:
          raise TypeError('private attribute change:'+attr)
        else: # 这里捕捉对wrapped.attr的赋值
          setattr(self.wrapped,attr,value)
    return onInstance
  return onDecorator
if __name__ == '__main__':
  traceMe = True
  @Private('data','size')
  class Doubler:
    def __init__(self,label,start):
      self.label = label
      self.data = start
    def size(self):
      return len(self.data)
    def double(self):
      for i in range(self.size()):
        self.data[i] = self.data[i] * 2
    def display(self):
      print('%s => %s'%(self.label,self.data))
  X = Doubler('X is',[1,2,3])
  Y = Doubler('Y is',[-10,-20,-30])
  print(X.label)
  X.display()
  X.double()
  X.display()
  print(Y.label)
  Y.display()
  Y.double()
  Y.label = 'Spam'
  Y.display()
  # 这些访问都会引发异常
  """
  print(X.size())
  print(X.data)
  X.data = [1,1,1]
  X.size = lambda S:0
  print(Y.data)
  print(Y.size())

这个示例运用了装饰器参数等语法,稍微有些复杂,运行结果如下:

[set: wrapped <__main__.Doubler object at 0x03421F10>]
[set: wrapped <__main__.Doubler object at 0x031B7470>]
[get: label]
X is
[get: display]
X is => [1, 2, 3]
[get: double]
[get: display]
X is => [2, 4, 6]
[get: label]
Y is
[get: display]
Y is => [-10, -20, -30]
[get: double]
[set: label Spam]
[get: display]
Spam => [-20, -40, -60]

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python的五大特点:1.简单易学,开发程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象,与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性,Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性,Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源,Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。

看完上述内容,你们掌握使用Python怎么实现一个类装饰器的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!

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