Python 装饰器实现DRY(不重复代码)原则

概述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。

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：

返回Json响应 如果是GET请求，那么返回错误码

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：

@incrementdef 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_onlydef 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_responsedef 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_responsedef 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@incrementdef plus(a,b)  """ Add two things together """  return a + bplus.__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 wrapsdef 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python egg ‘decorator'，其中包含一个提供装饰器模板的'decorator'装饰器！

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@decoratordef 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！

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