Python 装饰器实现DRY(不重复代码)原则
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Python装饰器是一个消除冗余的强大工具。随着将功能模块化为大小合适的方法，即使是最复杂的工作流，装饰器也能使它变成简洁的功能。 例如让我们看看Django web框架，该框架处理请求的方法接收一个方法对象，返回一个响应对象：
def handle_request(request):
return HttpResponse("Hello,World")
我最近遇到一个案例，需要编写几个满足下述条件的api方法：
做为一个注册api端点例子，我将会像这样编写：
def register(request):
result = None
# check for post only
if request.method != 'POST':
result = {"error": "this method only accepts posts!"}
else:
try:
user = User.objects.create_user(request.POST['username'],request.POST['email'],request.POST['password'])
# optional fields
for field in ['first_name','last_name']:
if field in request.POST:
setattr(user,field,request.POST[field])
user.save()
result = {"success": True}
except KeyError as e:
result = {"error": str(e) }
response = HttpResponse(json.dumps(result))
if "error" in result:
response.status_code = 500
return response
然而这样我将会在每个api方法中编写json响应和错误返回的代码。这将会导致大量的逻辑重复。所以让我们尝试用装饰器实现DRY原则吧。 装饰器简介 如果你不熟悉装饰器，我可以简单解释一下，实际上装饰器就是有效的函数包装器，python解释器加载函数的时候就会执行包装器，包装器可以修改函数的接收参数和返回值。举例来说，如果我想要总是返回比实际返回值大一的整数结果，我可以这样写装饰器：
# a decorator receives the method it's wrapping as a variable 'f'
def increment(f):
# we use arbitrary args and keywords to
# ensure we grab all the input arguments.
def wrapped_f(*args,**kw):
# note we call f against the variables passed into the wrapper,# and cast the result to an int and increment .
return int(f(*args,**kw)) + 1
return wrapped_f # the wrapped function gets returned.
现在我们就可以用@符号和这个装饰器去装饰另外一个函数了： @increment def plus(a,b): return a + b result = plus(4,6) assert(result == 11,"We wrote our decorator wrong!") 装饰器修改了存在的函数，将装饰器返回的结果赋值给了变量。在这个例子中，'plus'的结果实际指向increment(plus)的结果。 对于非post请求返回错误 现在让我们在一些更有用的场景下应用装饰器。如果在django中接收的不是POST请求，我们用装饰器返回一个错误响应。
def post_only(f):
""" Ensures a method is post only """
def wrapped_f(request):
if request.method != "POST":
response = HttpResponse(json.dumps(
{"error": "this method only accepts posts!"}))
response.status_code = 500
return response
return f(request)
return wrapped_f
现在我们可以在上述注册api中应用这个装饰器：
@post_only
def register(request):
result = None
try:
user = User.objects.create_user(request.POST['username'],request.POST['password'])
# optional fields
for field in ['first_name','last_name']:
if field in request.POST:
setattr(user,request.POST[field])
user.save()
result = {"success": True}
except KeyError as e:
result = {"error": str(e) }
response = HttpResponse(json.dumps(result))
if "error" in result:
response.status_code = 500
return response
现在我们就有了一个可以在每个api方法中重用的装饰器。 发送json响应 为了发送json响应（同时处理500状态码），我们可以新建另外一个装饰器：
def json_response(f):
""" Return the response as json,and return a 500 error code if an error exists """
def wrapped(*args,**kwargs):
result = f(*args,**kwargs)
response = HttpResponse(json.dumps(result))
if type(result) == dict and 'error' in result:
response.status_code = 500
return response
现在我们就可以在原方法中去除json相关的代码，添加一个装饰器做为代替：
@post_only
@json_response
def register(request):
try:
user = User.objects.create_user(request.POST['username'],request.POST[field])
user.save()
return {"success": True}
except KeyError as e:
return {"error": str(e) }
现在，如果我需要编写新的方法，那么我就可以使用装饰器做冗余的工作。如果我要写登录方法，我只需要写真正相关的代码：
@post_only
@json_response
def login(request):
if request.user is not None:
return {"error": "User is already authenticated!"}
user = auth.authenticate(request.POST['username'],request.POST['password'])
if user is not None:
if not user.is_active:
return {"error": "User is inactive"}
auth.login(request,user)
return {"success": True,"id": user.pk}
else:
return {"error": "User does not exist with those credentials"}
BONUS: 参数化你的请求方法 我曾经使用过Tubogears框架，其中请求参数直接解释转递给方法这一点我很喜欢。所以要怎样在Django中模仿这一特性呢？嗯，装饰器就是一种解决方案！ 例如:
def parameterize_request(types=("POST",)):
"""
Parameterize the request instead of parsing the request directly.
Only the types specified will be added to the query parameters.
e.g. convert a=test
注意这是一个参数化装饰器的例子。在这个例子中，函数的结果是实际的装饰器。 现在我就可以用参数化装饰器编写方法了！我甚至可以选择是否允许GET和POST，或者仅仅一种请求参数类型。
@post_only
@json_response
@parameterize_request(["POST"])
def register(request,username,email,password,first_name=None,last_name=None):
user = User.objects.create_user(username,password)
user.first_name=first_name
user.last_name=last_name
user.save()
return {"success": True}
现在我们有了一个简洁的、易于理解的api。 BONUS #2: 使用functools.wraps保存docstrings和函数名 很不幸，使用装饰器的一个副作用是没有保存方法名(name)和docstring(doc)值：
def increment(f):
""" Increment a function result """
wrapped_f(a,b):
return f(a,b) + 1
return wrapped_f
@increment
def plus(a,b)
""" Add two things together """
return a + b
plus.__name__ # this is now 'wrapped_f' instead of 'plus'
plus.__doc__ # this now returns 'Increment a function result' instead of 'Add two things together'
这将对使用反射的应用造成麻烦，比如Sphinx，一个 自动生成文档的应用。 为了解决这个问题，我们可以使用'wraps'装饰器附加上名字和docstring： from functools import wraps def increment(f): """ Increment a function result """ @wraps(f) wrapped_f(a,b) """ Add two things together """ return a + b plus.__name__ # this returns 'plus' plus.__doc__ # this returns 'Add two things together' BONUS #3: 使用'decorator'装饰器 如果仔细看看上述使用装饰器的方式，在包装器声明和返回的地方也有不少重复。 你可以安装 使用easy_install: $ sudo easy_install decorator 或者Pip: $ pip install decorator 然后你可以简单的编写：
from decorator import decorator
@decorator
def post_only(f,request):
""" Ensures a method is post only """
if request.method != "POST":
response = HttpResponse(json.dumps(
{"error": "this method only accepts posts!"}))
response.status_code = 500
return response
return f(request)
这个装饰器更牛逼的一点是保存了name和doc的返回值，也就是它封装了 functools.wraps的功能！ 您可能感兴趣的文章:
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