一个已经存在10年，却被严重低估的 Python 库

最新推荐文章于 2025-05-26 23:08:36 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-26 23:08:36 发布 · 170 阅读

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本文介绍了Python库decorator如何帮助简化装饰器的编写，使得代码更符合直觉，尤其适合装饰器新手。通过示例展示了如何使用decorator创建装饰器，包括带参数的装饰器，并解释了如何避免装饰后函数签名问题。此外，文章还提到了functools.wraps的作用，以及推荐使用decorator库的原因。

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Python黑魔法手册 2.0 文档

今天介绍的是一个已经存在十年，但是依旧不红的库 decorator，好像很少有人知道他的存在一样。

这个库可以帮你做什么呢？

其实很简单，就是可以帮你更方便地写python装饰器代码，更重要的是，它让 Python 中被装饰器装饰后的方法长得更像装饰前的方法。

本篇文章不会过多的向你介绍装饰器的基本知识，我会默认你知道什么是装饰器，并且懂得如何写一个简单的装饰器。

不了解装饰器的可以先去阅读我之前写的文章，非常全且详细的介绍了装饰器的各种实现方法。

常规的装饰器

下面这是一个最简单的装饰器示例，在运行 myfunc 函数的前后都会打印一条日志。

def deco(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print("Ready to run task")
        func(*args, **kw)
        print("Successful to run task")
    return wrapper

@deco
def myfunc():
    print("Running the task")

myfunc()
复制代码

装饰器使用起来，似乎有些高端和魔幻，对于一些重复性的功能，往往我们会封装成一个装饰器函数。

在定义一个装饰器的时候，我们都需要像上面一样机械性的写一个嵌套的函数，对装饰器原理理解不深的初学者，往往过段时间就会忘记如何定义装饰器。

有一些比较聪明的同学，会利用 PyCharm 来自动生成装饰器模板

然后要使用的时候，直接敲入 deco 就会生成一个简单的生成器代码，提高编码的准备效率

使用神库

使用 PyCharm 的 Live Template ，虽然能降低编写装饰器的难度，但却要依赖 PyCharm 这一专业的代码编辑器。

这里，明哥要教你一个更加简单的方法，使用这个方法呢，你需要先安装一个库： decorator，使用 pip 可以很轻易地去安装它

$ python3 -m pip install decorator
复制代码

从库的名称不难看出，这是一个专门用来解决装饰器问题的第三方库。

有了它之后，你会惊奇的发现，以后自己定义的装饰器，就再也不需要写嵌套的函数了

from decorator import decorator

@decorator
def deco(func, *args, **kw):
    print("Ready to run task")
    func(*args, **kw)
    print("Successful to run task")

@deco
def myfunc():
    print("Running the task")

myfunc()
复制代码

deco 作为装饰函数，第一个参数是固定的，都是指被装饰函数，而后面的参数都固定使用可变参数 *args 和 **kw 的写法，代码被装饰函数的原参数。

这种写法，不得不说，更加符合直觉，代码的逻辑也更容易理解。

带参数的装饰器

装饰器根据有没有携带参数，可以分为两种

第一种：不带参数，最简单的示例，上面已经举例

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        func(*args, **kw)
    return wrapper
复制代码

第二种：带参数，这就相对复杂了，理解起来了也不是那么容易。

def decorator(arg1, arg2):
    def wrapper(func):
        def deco(*args, **kwargs)
            func(*args, **kwargs)
        return deco
    return wrapper
复制代码

那么对于需要带参数的装饰器，decorator 是否也一样能很好的支持呢？

下面是一个官方的示例

from decorator import decorator

@decorator
def warn_slow(func, timelimit=60, *args, **kw):
    t0 = time.time()
    result = func(*args, **kw)
    dt = time.time() - t0
    if dt > timelimit:
        logging.warn('%s took %d seconds', func.__name__, dt)
    else:
        logging.info('%s took %d seconds', func.__name__, dt)
    return result
  
@warn_slow(timelimit=600)  # warn if it takes more than 10 minutes
def run_calculation(tempdir, outdir):
    pass
复制代码

可以看到

装饰函数的第一个参数，还是被装饰器 func ，这个跟之前一样
而第二个参数 timelimit 写成了位置参数的写法，并且有默认值
再往后，就还是跟原来一样使用了可变参数的写法

不难推断，只要你在装饰函数中第二个参数开始，使用了非可变参数的写法，这些参数就可以做为装饰器调用时的参数。

签名问题有解决？

我们在自己写装饰器的时候，通常都会顺手加上一个叫 functools.wraps 的装饰器，我想你应该也经常见过，那他有啥用呢？

先来看一个例子

def wrapper(func):
    def inner_function():
        pass
    return inner_function

@wrapper
def wrapped():
    pass

print(wrapped.__name__)
#inner_function
复制代码

为什么会这样子？不是应该返回 func 吗？

这也不难理解，因为上边执行func 和下边 decorator(func) 是等价的，所以上面 func.__name__ 是等价于下面decorator(func).__name__ 的，那当然名字是 inner_function

def wrapper(func):
    def inner_function():
        pass
    return inner_function

def wrapped():
    pass

print(wrapper(wrapped).__name__)
#inner_function
复制代码

目前，我们可以看到当一个函数被装饰器装饰过后，它的签名信息会发生变化（譬如上面看到的函数名）

那如何避免这种情况的产生？

解决方案就是使用我们前面所说的 functools .wraps 装饰器。

它的作用就是将被修饰的函数(wrapped) 的一些属性值赋值给修饰器函数(wrapper) ，最终让属性的显示更符合我们的直觉。

from functools import wraps

def wrapper(func):
    @wraps(func)
    def inner_function():
        pass
    return inner_function

@wrapper
def wrapped():
    pass

print(wrapped.__name__)
# wrapped
复制代码

那么问题就来了，我们使用了 decorator 之后，是否还会存在这种签名的问题呢？

写个例子来验证一下就知道啦

from decorator import decorator

@decorator
def deco(func, *args, **kw):
    print("Ready to run task")
    func(*args, **kw)
    print("Successful to run task")

@deco
def myfunc():
    print("Running the task")

print(myfunc.__name__)
复制代码

输出的结果是 myfunc，说明 decorator 已经默认帮我们处理了一切可预见的问题。

总结一下

decorator 是一个提高装饰器编码效率的第三方库，它适用于对装饰器原理感到困惑的新手，可以让你很轻易的写出更符合人类直觉的代码。对于带参数装饰器的定义，是非常复杂的，它需要要写多层的嵌套函数，并且需要你熟悉各个参数的传递路径，才能保证你写出来的装饰器可以正常使用。这时候，只要用上 decorator 这个库，你就可以很轻松的写出一个带参数的装饰器。同时你也不用担心他会出现签名问题，这些它都为你妥善的处理好了。

这么棒的一个库，推荐你使用起来。

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