Python 使用类写装饰器的小技巧

最近学到了一个有趣的装饰器写法，就记录一下。

装饰器是一个返回函数的函数。写一个装饰器，除了最常见的在函数中定义函数以外，Python还允许使用类来定义一个装饰器。

1、用类写装饰器

下面用常见的写法实现了一个缓存装饰器。

def cache(func):  data = {}  def wrapper(*args, **kwargs):    key = f'{func.__name__}-{str(args)}-{str(kwargs)})'    if key in data:      result = data.get(key)      print('cached')    else:      result = func(*args, **kwargs)      data[key] = result      print('calculated')    return result  return wrapper

看看缓存的效果。

@cachedef rectangle_area(length, width):  return length * widthrectangle_area(2, 3)# calculated# 6rectangle_area(2, 3)# cached# 6

装饰器的@cache是一个语法糖，相当于func = cache(func)，如果这里的cache不是一个函数，而是一个类又会怎样呢？定义一个类class Cache， 那么调用func = Cache(func)会得到一个对象，这时返回的func其实是Cache的对象。定义__call__方法可以将类的实例变成可调用对象，可以像调用函数一样调用对象。然后在__call__方法里调用原本的func函数就能实现装饰器了。所以Cache类也能当作装饰器使用，并且能以@Cache的形式使用。

接下来把cache函数改写为Cache类：

class Cache:  def __init__(self, func):    self.func = func    self.data = {}  def __call__(self, *args, **kwargs):    func = self.func    data = self.data    key = f'{func.__name__}-{str(args)}-{str(kwargs)})'    if key in data:      result = data.get(key)      print('cached')    else:      result = func(*args, **kwargs)      data[key] = result      print('calculated')    return result

再看看缓存结果，效果一样。

@Cachedef rectangle_area(length, width):  return length * widthrectangle_area(2, 3)# calculated# 6rectangle_area(2, 3)# cached# 6

2、装饰类的方法

装饰器不止能装饰函数，也经常用来装饰类的方法，但是我发现用类写的装饰器不能直接用在装饰类的方法上。（有点绕…）

先看看函数写的装饰器如何装饰类的方法。

class Rectangle:  def __init__(self, length, width):    self.length = length    self.width = width  @cache  def area(self):    return self.length * self.widthr = Rectangle(2, 3)r.area()# calculated# 6r.area()# cached# 6

但是如果直接换成Cache类会报错，这个错误的原因是area被装饰后变成了类的一个属性，而不是方法。

class Rectangle:  def __init__(self, length, width):    self.length = length    self.width = width  @Cache  def area(self):    return self.length * self.widthr = Rectangle(2, 3)r.area()# TypeError: area() missing 1 required positional argument: 'self'Rectangle.area# <__main__.Cache object at 0x0000012D8E7A6D30>r.area# <__main__.Cache object at 0x0000012D8E7A6D30>