設我們有一組函數，它們有共同的錯誤處理方法，比如打印日志和記錄審計信息等。很顯然，在每一個函數中都重復這些邏輯是不恰當的，它們應該被提煉到一個函數里，在這個函數的保護下，再調用我們的業務邏輯處理功能。

盡管錯誤處理可能占據代碼的主要部分，但業務邏輯才是程序的核心價值。因此，從代碼結構上看，錯誤處理應該處于可被忽略的非中心地帶。如果我們每次調用業務邏輯處理功能前，都要先顯式地從一個錯誤處理函數開始，這種寫法顯然是頭重腳輕，也會打斷代碼閱讀者的思緒。基于這些原因，開發語言引入了面向切面的編程(AOP)：把與主業務無關的事情，放到代碼之外去做。

裝飾器是AOP編程中不可缺少的語法糖。通過裝飾器語法，可以使得程序更簡潔易讀。本文對裝飾器的基礎原理、一般寫法、corner case和常見場景進行了探討。

三個系列共三篇文章，可能是互聯網上最全、最深入的python裝飾器指南之一。

從一個最簡單的裝飾器開始

假設我們有一個功能函數(從現在開始，我們把被裝飾器修飾，完成業務邏輯的那些函數稱作功能函數，以區別于裝飾器函數)，出于調試目的，我們希望打印出它的參數及每次調用的返回值。

假設功能函數如下：

# block 1def buggy_incr_by(number): import random return random.randint(0,10) + number

我們可以定義這樣一個函數：

# block 2def snoop(func): def wrapper(number): print(f" >>> invoke {func.__name__} with parameter: {number}") result = func(number) return result print(f"<<< {func.__name__} returned {result}") return wrapper

現在，運用裝飾器語法：

# block 3@snoopdef buggy_incr_by(number): import random return random.randint(0,10) + number# call and check the resultbuggy_incr_by(3)# --- output --->>> invoke buggy_incr_by with parameter: 3<<< buggy_incr_by returned 13

裝飾器究竟是如何工作的？

現在我們來看一看這一切是如何發生的。

這里最基本的原理有：

1. 在python中，function(函數)也是一種對象(當不帶括號引用時)。你可以任意選擇一個函數f，通過dir(f)來查看它有哪些屬性。

2. 在函數內也可以定義函數，并返回這個定義的函數對象。這是因為根據原理1，函數本身也是對象。

3. 模塊加載器調用exec_module時，會查找和解析@語句，通過執行 func = decorator(func)，重新定義功能函數。

在上面的例子中，我們定義了裝飾器函數snoop，它接受一個規定好的參數(必須)，即功能函數對象本身。decorator的主要功能是定義并返回一個函數對象(下面稱之為替換函數)。這個函數對象中，完成我們需要的面向切面的功能，并且調用功能函數，返回其返回值。

當上述代碼所在的模塊文件被importlib加載并執行時，加載器(Loader)發現存在'@'語法糖，于是執行：

# block 4buggy_incr_by = snoop(buggy_incr_by)

結合snoop的代碼不難發現，snoop將返回一個名為wrapper的函數對象(替換函數)，賦值給buggy_incr_by，所以此后調用buggy_incr_by，實際上就是在調用這個wrapper。

下面是寫一個最簡單的裝飾器時的一般要訣：

1. 裝飾器decorator只接受一個形參(名字可以任意取)，這個形參將模塊加載器調用exec_module時，從@注解的下一行函數的定義中找到被定義的函數對象傳入。見上一個代碼塊的說明。

2. 裝飾器的函數體必須定義并返回一個wrapper函數(名字可以任意取)。這個wrapper(替換)函數的簽名一般情況下等同于功能函數。例外情況在下文中敘述。

3. 在添加裝飾器注解(即'@'語法)時，不需要顯式地將功能函數參數傳給裝飾器，這將由模塊加載器自動完成。因此，如果裝飾器只有這一個參數，注解中必須是不帶括號引用，見上面第2行。

4. 如果功能函數有返回值，則在wrapper的函數體中，也需要將返回值返回，參見block 2第6行。

通過上述分析，我們還有幾個重要的結論：

1. 裝飾器語法在模塊加載時就運行了，并且重新定義了功能函數的指向(即上述代碼中的wrapper)。

2. 在定義wrapper時，功能函數并沒有真正被調用，因此需要延遲綁定的參數，比如self對象，此時是不存在的。

3. 在代碼的其它地方調用功能函數時，實際上是在調用上述wrapper，此時實現參數的綁定(即給形參賦值)。

找回丟失的調試信息

從前面的分析可以看出，功能函數在模塊加載過程中，實際上被替換成了wrapper函數。我們可以通過下面的測試來發現這一點:

print(buggy_incr_by.__name__)# --output---wrapper

顯然buggy_incr_by已經被替換了。但這里也暴露出一個問題：如果程序出錯，則在需要顯示棧信息的地方，則都會顯示為wrapper,而不是功能函數的名字。比如下面一例：

def snoop(func): def wrapper(number): print("passed in param is ", number) result = func(number) print("buggy_incr_by returned ", result) return wrapper@snoopdef buggy_incr_by(number): import random breakpoint() return random.randint(0,10) + numberbuggy_incr_by(3)

我們在第11行放置了一個斷點，運行之后，我們查看堆棧信息如下：

-> command.run()-> self.more = self.interpreter.runsource(text, '', symbol) /home/.../code.py(74)runsource()-> self.runcode(code) /home/.../code.py(90)runcode()-> exec(code, self.locals) (14)() (4)wrapper()

斷點設置在bugg_incr_by中，但顯示的最底層的函數名卻為wrapper，這會使得調試變困難，因此我們需要更正這一信息。

函數作為一種對象，它有以下元屬性：

# __module__, __name__, __qualname__, __doc__, __annotations__for name in ['__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__', '__annotations__']: print(getattr(buggy_incr_by, name))# --output--__main__wrappersnoop..wrapperNone{}

我們需要用功能函數的這些元屬性來改寫替換函數的相關屬性：

setattr(buggy_incr_by, '__name__', 'gime new name')for name in ['__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__', '__annotations__']: print(getattr(buggy_incr_by, name))#--output--__main__gime new namesnoop..wrapperNone{}

通過使用setattr,我們可以很容易替換掉這些信息。我們看到buggy_incr_by現在有了新的名字，即'gime new name'

不過，我們沒有必要親自去做這些瑣事。我們可以在代碼段block 2的第三行，即在wrapper之前，調用functools.wraps來為我們解決這個問題，這里functools.wrapper是另一個裝飾器：

import functoolsdef snoop(func): @functools.wraps(func) # wraps需要接收func參數 def wrapper(number): print("passed in param is ", number) result = func(number) print("buggy_incr_by returned ", result) return wrapper@snoopdef buggy_incr_by(number): import random breakpoint() return random.randint(0,10) + numberbuggy_incr_by.__name__

注意第3行的注釋。很顯然functools.wraps需要這個參數，因為它要從func中獲取`__name__`,` __qualname__`, `__doc__`等信息，以便去更新下面的wraper。實際上，functools.wraps是接收了兩個函數對象作為參數。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python装饰器_python装饰器完全指南之一的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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