python nonetype_python装饰器 ——@符号与“TypeError: ‘NoneType’ object is not callable” | 学步园...
今天來討論一下裝飾器。裝飾器是一個很著名的設(shè)計模式，經(jīng)常被用于有切面需求的場景，較為經(jīng)典的有插入日志、性能測試、事務(wù)處理等。裝飾器是解決這類問題的絕佳設(shè)計，有了裝飾器，我們就可以抽離出大量函數(shù)中與函數(shù)功能本身無關(guān)的雷同代碼并繼續(xù)重用。概括的講，裝飾器的作用就是為已經(jīng)存在的對象添加額外的功能。
1. 裝飾器入門
1.1. 需求是怎么來的？
裝飾器的定義很是抽象，我們來看一個小例子。
def foo():
print 'in foo()'
foo()
這是一個很無聊的函數(shù)沒錯。但是突然有一個更無聊的人，我們稱呼他為B君，說我想看看執(zhí)行這個函數(shù)用了多長時間，好吧，那么我們可以這樣做：
import time
def foo():
start= time.clock()
print 'in foo()'
end= time.clock()
print 'used:', end - start
foo()
很好，功能看起來無懈可擊。可是蛋疼的B君此刻突然不想看這個函數(shù)了，他對另一個叫foo2的函數(shù)產(chǎn)生了更濃厚的興趣。
怎么辦呢？如果把以上新增加的代碼復(fù)制到foo2里，這就犯了大忌了~復(fù)制什么的難道不是最討厭了么！而且，如果B君繼續(xù)看了其他的函數(shù)呢？
1.2. 以不變應(yīng)萬變，是變也
還記得嗎，函數(shù)在Python中是一等公民，那么我們可以考慮重新定義一個函數(shù)timeit，將foo的引用傳遞給他，然后在timeit中調(diào)用foo并進行計時，這樣，我們就達(dá)到了不改動foo定義的目的，而且，不論B君看了多少個函數(shù)，我們都不用去修改函數(shù)定義了！
import time
def foo():
print 'in foo()'
def timeit(func):
start= time.clock()
func()
end=time.clock()
print 'used:', end - start
timeit(foo)
看起來邏輯上并沒有問題，一切都很美好并且運作正常！……等等，我們似乎修改了調(diào)用部分的代碼。原本我們是這樣調(diào)用的：foo()，修改以后變成了：timeit(foo)。這樣的話，如果foo在N處都被調(diào)用了，你就不得不去修改這N處的代碼。或者更極端的，考慮其中某處調(diào)用的代碼無法修改這個情況，比如：這個函數(shù)是你交給別人使用的。
1.3. 最大限度地少改動！
既然如此，我們就來想想辦法不修改調(diào)用的代碼；如果不修改調(diào)用代碼，也就意味著調(diào)用foo()需要產(chǎn)生調(diào)用timeit(foo)的效果。我們可以想到將timeit賦值給foo，但是timeit似乎帶有一個參數(shù)……想辦法把參數(shù)統(tǒng)一吧！如果timeit(foo)不是直接產(chǎn)生調(diào)用效果，而是返回一個與foo參數(shù)列表一致的函數(shù)的話……就很好辦了，將timeit(foo)的返回值賦值給foo，然后，調(diào)用foo()的代碼完全不用修改！
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#-*-
coding: UTF-8 -*-
import?time
def?foo():
print?'in
foo()'
#
定義一個計時器，傳入一個，并返回另一個附加了計時功能的方法
def?timeit(func):
#
定義一個內(nèi)嵌的包裝函數(shù)，給傳入的函數(shù)加上計時功能的包裝
def?wrapper():
start=?time.clock()
func()
end=time.clock()
print?'used:',
end-?start
#
將包裝后的函數(shù)返回
return?wrapper
foo=?timeit(foo)
foo()
這樣，一個簡易的計時器就做好了！我們只需要在定義foo以后調(diào)用foo之前，加上foo = timeit(foo)，就可以達(dá)到計時的目的，這也就是裝飾器的概念，看起來像是foo被timeit裝飾了。在在這個例子中，函數(shù)進入和退出時需要計時，這被稱為一個橫切面(Aspect)，這種編程方式被稱為面向切面的編程(Aspect-Oriented Programming)。與傳統(tǒng)編程習(xí)慣的從上往下執(zhí)行方式相比較而言，像是在函數(shù)執(zhí)行的流程中橫向地插入了一段邏輯。在特定的業(yè)務(wù)領(lǐng)域里，能減少大量重復(fù)代碼。面向切面編程還有相當(dāng)多的術(shù)語，這里就不多做介紹，感興趣的話可以去找找相關(guān)的資料。
注意，上述代碼中必須定義一個嵌套函數(shù)，不然將會引發(fā)錯誤“TypeError: 'NoneType' object is not callable”
這個例子僅用于演示，并沒有考慮foo帶有參數(shù)和有返回值的情況，完善它的重任就交給你了 ：）
2. Python的額外支持
2.1. 語法糖
上面這段代碼看起來似乎已經(jīng)不能再精簡了，Python于是提供了一個語法糖來降低字符輸入量。
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import?time
def?timeit(func):
def?wrapper():
start=?time.clock()
func()
end=time.clock()
print?'used:',
end-?start
return?wrapper
@timeit
def?foo():
print?'in
foo()'
foo()
重點關(guān)注第11行的@timeit，在定義上加上這一行與另外寫foo = timeit(foo)完全等價，千萬不要以為@有另外的魔力。除了字符輸入少了一些，還有一個額外的好處：這樣看上去更有裝飾器的感覺。
2.2. 內(nèi)置的裝飾器
內(nèi)置的裝飾器有三個，分別是staticmethod、classmethod和property，作用分別是把類中定義的實例方法變成靜態(tài)方法、類方法和類屬性。由于模塊里可以定義函數(shù)，所以靜態(tài)方法和類方法的用處并不是太多，除非你想要完全的面向?qū)ο缶幊獭６鴮傩砸膊皇遣豢苫蛉钡?#xff0c;Java沒有屬性也一樣活得很滋潤。從我個人的Python經(jīng)驗來看，我沒有使用過property，使用staticmethod和classmethod的頻率也非常低。
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class?Rabbit(object):
def?__init__(self,
name):
self._name=?name
@staticmethod
def?newRabbit(name):
return?Rabbit(name)
@classmethod
def?newRabbit2(cls):
return?Rabbit('')
@property
def?name(self):
return?self._name
這里定義的屬性是一個只讀屬性，如果需要可寫，則需要再定義一個setter：
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@name.setter
def?name(self,
name):
self._name=?name
2.3. functools模塊
functools模塊提供了兩個裝飾器。這個模塊是Python 2.5后新增的，一般來說大家用的應(yīng)該都高于這個版本。但我平時的工作環(huán)境是2.4 T-T
2.3.1. wraps(wrapped[, assigned][, updated]):這是一個很有用的裝飾器。看過前一篇反射的朋友應(yīng)該知道，函數(shù)是有幾個特殊屬性比如函數(shù)名，在被裝飾后，上例中的函數(shù)名foo會變成包裝函數(shù)的名字wrapper，如果你希望使用反射，可能會導(dǎo)致意外的結(jié)果。這個裝飾器可以解決這個問題，它能將裝飾過的函數(shù)的特殊屬性保留。
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import?time
import?functools
def?timeit(func):
@functools.wraps(func)
def?wrapper():
start=?time.clock()
func()
end=time.clock()
print?'used:',
end-?start
return?wrapper
@timeit
def?foo():
print?'in
foo()'
foo()
print?foo.__name__
首先注意第5行，如果注釋這一行，foo.__name__將是'wrapper'。另外相信你也注意到了，這個裝飾器竟然帶有一個參數(shù)。實際上，他還有另外兩個可選的參數(shù)，assigned中的屬性名將使用賦值的方式替換，而updated中的屬性名將使用update的方式合并，你可以通過查看functools的源代碼獲得它們的默認(rèn)值。對于這個裝飾器，相當(dāng)于wrapper = functools.wraps(func)(wrapper)。
2.3.2. total_ordering(cls):這個裝飾器在特定的場合有一定用處，但是它是在Python 2.7后新增的。它的作用是為實現(xiàn)了至少__lt__、__le__、__gt__、__ge__其中一個的類加上其他的比較方法，這是一個類裝飾器。如果覺得不好理解，不妨仔細(xì)看看這個裝飾器的源代碼：
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53??def?total_ordering(cls):
54??????"""Class
decorator that fills in missing ordering methods"""
55??????convert=?{
56??????????'__lt__':
[('__gt__',lambda?self,
other: other
57?????????????????????('__le__',lambda?self,
other:not?other
58?????????????????????('__ge__',lambda?self,
other:not?self?<
other)],
59??????????'__le__':
[('__ge__',lambda?self,
other: other <=?self),
60?????????????????????('__lt__',lambda?self,
other:not?other
<=?self),
61?????????????????????('__gt__',lambda?self,
other:not?self?<=?other)],
62??????????'__gt__':
[('__lt__',lambda?self,
other: other >self),
63?????????????????????('__ge__',lambda?self,
other:not?other
>self),
64?????????????????????('__le__',lambda?self,
other:not?self?>
other)],
65??????????'__ge__':
[('__le__',lambda?self,
other: other >=?self),
66?????????????????????('__gt__',lambda?self,
other:not?other
>=?self),
67?????????????????????('__lt__',lambda?self,
other:not?self?>=?other)]
68??????}
69??????roots=?set(dir(cls))
&set(convert)
70??????if?not?roots:
71??????????raise?ValueError('must
define at least one ordering operation: < > <= >=')
72??????root=?max(roots)#
prefer __lt__ to __le__ to __gt__ to __ge__
73??????for?opname,
opfuncin?convert[root]:
74??????????if?opnamenot?in?roots:
75??????????????opfunc.__name__=?opname
76??????????????opfunc.__doc__=?getattr(int,
opname).__doc__
77??????????????setattr(cls,
opname, opfunc)
78??????return?cls
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的python nonetype_python装饰器 ——@符号与“TypeError: ‘NoneType’ object is not callable” | 学步园...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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