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  • Python装饰器小结

    静态方法装饰器

      在python中一般关于“静态”有静态变量和静态函数两个东西。静态变量具有全局属性,也就是说它是属于某个类的,而不是这个类所产生的实例。举个例子,下面的示例程序,表示的是统计Test类所创建出的实例个数,其中instancesCount为静态变量。在外部,用函数的方式对静态变量的访问一般有两种情况,一种是通过具体实例访问,另一种是通过类方法直接访问。那么,我们就需要静态方法来实现类的直接访问,即(类名.函数名)的方式。python提供两种方法,一种是通过staticmethod函数将函数转化为静态方法,另一种是通过装饰器的方式,将一个函数装饰成静态方法。

    class Test:
        instanceCount = 0
        def __init__(self):
            Test.instanceCount += 1
        @staticmethod
        def printTotal():
            print Test.instanceCount
        def anotherPrint():
            print Test.instanceCount
        anotherPrint = staticmethod(anotherPrint)
    if __name__ == '__main__':
        t1 = Test()
        t2 = Test()
        t3 = Test()
        Test.printTotal()
        Test.anotherPrint()
    

      提到静态方法的装饰器,那么不得不提的就是类方法的装饰器即classmethod,类方法与静态方法使用起来很相似,都可以通过“类名.函数名”以及“实例名 .函数名”的方法使用。但是,区别如下:静态方法在定义的时候无需任何其他参数,而类方法则必须传入一个类参数,在调用从父类继承过来的子类的类方法时,子类会传入到类方法中,这是staticmethod所不具备的。

    class test :
        @classmethod
        def echo(cls):
            print cls
    class test2(test) :
        pass
    
    if __name__ == '__main__' :
        test.echo()
        test2.echo()

    如上面的例子所示,运行结果为:__main__.test , __main__.test2。

    一般装饰器

      装饰器是个特别有用的机制,@method ,相当于将下面的函数名,作为method的参数传入,然后封装一层后返回一个新的函数。一般的使用方法如下:

    def test(function) :
        def _test2(args):
            print 'Hello'
            function(args)
        return _test2
    
    @test
    def echo( args ) :
        print 'world'

      上面的装饰器例子,相对比较死板,如果装饰器函数也需要参数的话,那么就必须使用第二层封装。如下:

    def hello(fromWho) :
        def _hello(function) :
            def __hello(who) :
                print fromWho ,'say hello to', 
                function(who)
            return __hello
        return _hello
    
    @hello('Peter')
    def say(who) :
        print who
    
    if __name__ == '__main__' :
        say('David')

      上例,输出结果为:Peter say hello to david

      《python高级编程》中提及常见的装饰器包括参数检查,缓存,代理,上下文提供者四种模式。最后,给出一个《python高级编程》里面一个很经典的将装饰器模式应用于缓存的例子。

    import time 
    import hashlib
    import pickle
    
    from itertools import chain
    
    cache = {}
    
    def is_obsolete(entry, duration):
        '''判断是否过期'''
        return time.time() - entry['time'] > duration
    
    def compute_key(function, args, kwds):
        '''通过sha1算法生成一个key'''
        key = pickle.dumps((function.func_name, args, kwds))
        return hashlib.sha1(key).hexdigest()
    
    def memorize(duration=10):
        def _memorize(function):
            def __memorize(*args, **kwds):
                key = compute_key(function, args, kwds)
                if (key in cache and not is_obsolete(cache[key], duration)):
                    print 'cached'
                    return cache[key]['value']
                print 'missed'
                result = function(*args, **kwds)
                cache[key] = {'value':result, 'time':time.time()}
                return result
            return __memorize
        return _memorize

    测试如下:

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