今日框架又用到了元编程,故再来复习一遍。
又学了半个小时,对装饰器的理解感觉又上了一个阶段,装饰器真的是一个牛逼的工具,不改变原函数的基础上想如何折腾原函数,就如何折腾原函数。
@装饰器名称,这个语法糖都知道了,其实@后面的变量名是个可调用的参数就可以,函数可以变调用,当然类也可以被调用,callable函数能够测试该对象能否被调用,粗糙的讲后面有()这括号的就算能被调用
我下面下一个简单的装饰器模块,其实装饰器能够装饰所有能被调用的对象,所有后面会有类装饰器的单例,和函数装饰器的单例。
class Demo: def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): print('我进来了') res = self.func(*args, **kwargs) print('执行完毕,我出去了') return res @Demo def foo(x, y): return x + y print(foo.__dict__) print('_' * 80) print(foo(3, 4))
{'func': <function foo at 0x10db3dc20>} ________________________________________________________________________________ 我进来了 执行完毕,我出去了 7
整个简单的类装饰器,能看懂执行,我后面写的就不用看了,其实还是跟前面讲的一样,foo已经没有变,只不过foo函数将作为实例化的参数,传给Demo类。
传参进去以后需要执行这个对象,由于普通的对象没有__call__方法,故在装饰器类中需要定义__call__,使该类的实例,称为一个可调用的对象
我们后面执行foo(3, 4)的时候,其实是直接用对象调用方法,为了能够让对象直接被调用,
在类里面加入了__call__方法,让实例可以被调用。
唯一的遗憾是,我这里没地方找到functools的wrap使用,就是无法保证了被装饰的对象的原来属性。
既然是这样,我后面就可以直接写三个单例来练手了,最后来一个带参数的类装饰器,看它是如何将原函数传入实例里面的。(学到后面感觉类只不过就是一个高级版本的闭包函数)
第一种:通过__new__来实现,单例。
前面已经说过了,类的实例过程,首先调用__calll__方法,然后__new__创建对象,最后__init__初始化对象属性,返回给变量。
class Dli: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def __new__(cls, *args, **kwargs): if not hasattr(cls, '_instance'): # 如果没有这个属性 cls._instance = super().__new__(cls) # 给类一个对象属性,创建实例的时候,其实这个就是调用父类object.__new__(Dli) return cls._instance d1 = Dli(1, 2) d2 = Dli(7, 8) print(d2 is d1) print(d2.x, d1.x)
7 True 7 7
Python中没有锁定属性的对象,可以里面随便添加属性,Python就是这么没有节操,越学到后面,感觉越没节操,现在开始基础学JAVA,感觉Java规矩太多了。
第二种,通过函数装饰器来做单例
def doo(cls): # 装饰的是个类,就写cls,其实写什么无所谓,就传参用而已 _instance = {} # @functools.wraps(cls) def wrap(*args, **kwargs): if cls not in _instance: _instance[cls] = cls(*args, **kwargs) return _instance[cls] return wrap
# 这样写也可以不要外部定义字典,直接通过函数属性赋值
def doo(cls): # 装饰的是个类,就写cls,其实写什么无所谓,就传参用而已
# @functools.wraps(cls)
doo._instance = None
def wrap(*args, **kwargs):
if doo._instance is None:
doo._instance = cls(*args, **kwargs)
return doo._instance
return wrap
@doo class Demo: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y print() print(Demo) d1 = Demo(1, 2) d2 = Demo(7, 8) print(d2.x, d1.x, d1 is d2)
<function doo.<locals>.wrap at 0x1095f4c20> 1 1 True
通过输出可以看到,用一个函数内部的字典接收实例对象,如果已经存在实例了,后面产生的实例全部参考指向第一个。
functools.wrap还是可以使用的,能够基本保证类的内部一些属性。
第三,写两个类,用一个类装饰另外一个类来产生一个单例。
class Warp: def __init__(self,cls): self.cls = cls def __call__(self, *args, **kwargs): if not hasattr(Warp, '_instance'): # 产生实例直接放到类属性,更加方便 Warp._instance = self.cls(*args, **kwargs) return Warp._instance @Warp class Demo: '''This is Demo docstring''' def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y d3 = Demo(1, 5) d4 = Demo(6, 9) print(d3 is d4) print(d3.x, d4.x)
上下两个类,上面哪个类装饰下面这个类,用自身的类属性来保存及返回实例。
最后说一个带参数的类装饰器如何使用,其实用类的装饰器还是非常强大的,因为可以直接调用对象里面的很多方法。本来还想试一下有没有类的多层装饰器,看后续,有时间就写个玩玩,应该跟函数的差不多。
class NewWarp: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __call__(self, func): # 这个在call里面传递func进来,而且竟然可以用@functools.wraps保护原函数属性 @functools.wraps(func) def warp(*args, **kwargs): # 由于传入的产生是对象属性,哪里使用都很方便。 print(f'My name is {self.name}, age is {self.age}') res = func(*args, **kwargs) return res return warp @NewWarp('sidian', 5) def foo(x, y): return x + y exec('print();' * 3) print(foo.__name__) print(foo(3, 5))
foo My name is sidian, age is 5 8
从上面看出,带参数的装饰器类,传入的func地址要注意,是在__call__的地方传入。
最后我尝试写一个,多类装饰器的模式。
class Demo2: def __init__(self, func): print(self.__class__.__name__) self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): print('demo2_call我进来了') res = self.func(*args, **kwargs) print('demo2_call执行完毕,我出去了') return res class Demo1: def __init__(self, func): print(self.__class__.__name__) self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): print('demo1_call我进来了') res = self.func(*args, **kwargs) print('demo1_call执行完毕,我出去了') return res @Demo2 @Demo1 def foo(x, y): return x + y # print(foo.__name__) print(foo.__dict__) print('_' * 80) print(foo(3, 4))
Demo1 Demo2 {'func': <__main__.Demo1 object at 0x10e3e53d0>} ________________________________________________________________________________ demo2_call我进来了 demo1_call我进来了 demo1_call执行完毕,我出去了 demo2_call执行完毕,我出去了 7
从输出来看,逻辑跟多层的函数装饰器差不多,首先也是进行方法调用,这里是类,就是先进行初始化
foo = Demo1(foo)
然后传递给Demo2
foo = Demo2(Demo1(foo))
所以执行f00就是先执行Demo2的实例对象,Demo2里面的func就是Demo1(foo)实例,执行Demo1(foo)实例,就是执行foo,然后通过return层层返回出来。
总算写完了,感觉脑细胞死了好多。
(已进行修改)
我的单例写的不是很好:
先复制一个参考链接
https://www.cnblogs.com/xt12321/p/10784478.html
# ----------------------------------------------------------------------
# 方式一:模块
class Songs():
pass
# s1 = Songs()
# s2 = Songs()
# print(s1, s2)
# 对外提供的对象
song = Songs()
# ----------------------------------------------------------------------
# 方式二:类方法
# 单例赋值在
class Songs():
__instance = None
@classmethod
def getInstance(cls):
# 对象没有创建返回,有直接返回
if cls.__instance == None:
cls.__instance = cls()
return cls.__instance
# 约定别用 类名() 来实例化对象,用类方法来获取唯一对象
# s1 = Songs()
# s2 = Songs()
# print(s1, s2)
s1 = Songs.getInstance()
s2 = Songs.getInstance()
print(s1, s2)
# ----------------------------------------------------------------------
# 方式三:类初始化时对标志进行判断
class Songs:
__instance = None
def __new__(cls, song_name, *args, **kwargs):
if cls.__instance == None:
cls.__instance = super().__new__(cls) #用super更加好。
cls.__instance.song_name = song_name
return cls.__instance
def change_song(self, song_name):
self.song_name = song_name
s1 = Songs('菊花爆满山')
s2 = Songs('感觉身体被掏空')
print(s1.song_name, s2.song_name) # 菊花爆满山 菊花爆满山
s2.change_song('感觉身体被掏空')
print(s1.song_name, s2.song_name) # 感觉身体被掏空 感觉身体被掏空
# ----------------------------------------------------------------------
# 方式四: 装饰器装饰类
def outer(cls):
_instance = None
def inner(*args, **kwargs):
nonlocal _instance
if _instance == None:
_instance = cls(*args, **kwargs)
return _instance
return inner
@outer # Songs = outer(Songs)
class Songs:
pass
s1 = Songs()
s2 = Songs()
print(s1, s2)
# ----------------------------------------------------------------------
# 方式五: 元类实现
class SingleMeta(type):
__instance = None
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if SingleMeta.__instance == None:
SingleMeta.__instance = super().__call__(*args, **kwargs)
return SingleMeta.__instance
class Songs(metaclass=SingleMeta):
def __init__(self):
pass
pass
s1 = Songs()
s2 = Songs()
print(s1, s2)
回头来看,全部拿下。准备把元类全部拿下,元类其实也没那么抽象。