Python - 装饰器使用过程中的误区

装饰器基本概念

大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于 AOP (面向切面编程)的场景，较为经典的有插入日志，性能测试，事务处理，Web权限校验， Cache等。

Python 语言本身提供了装饰器语法（@），典型的装饰器实现如下：

    @function_wrapper
    def function():
       pass

@实际上是 python2.4 才提出的语法糖，针对 python2.4 以前的版本有另一种等价的实现：

    def function():
        pass

    function = function_wrapper(function)

装饰器的两种实现

函数包装器 - 经典实现

    def function_wrapper(wrapped):
        def _wrapper(*args, **kwargs):
            return wrapped(*args, **kwargs)
        return _wrapper 

    @function_wrapper
    def function():
        pass

类包装器 - 易于理解

    class function_wrapper(object):
        def __init__(self, wrapped):
            self.wrapped = wrapped
        def __call__(self, *args, **kwargs):
            return self.wrapped(*args, **kwargs)

    @function_wrapper
    def function():
        pass

函数（function）自省

当我们谈到一个函数时，通常希望这个函数的属性像其文档上描述的那样，是被明确定义的，例如__name__ 和__doc__ 。

针对某个函数应用装饰器时，这个函数的属性就会发生变化，但这并不是我们所期望的。

    def function_wrapper(wrapped):
        def _wrapper(*args, **kwargs):
            return wrapped(*args, **kwargs)
        return _wrapper 

    @function_wrapper
    def function():
        pass 

    >>> print(function.__name__)
    _wrapper

python 标准库提供了functools.wraps()，来解决这个问题。

    import functools 

    def function_wrapper(wrapped):
        @functools.wraps(wrapped)
        def _wrapper(*args, **kwargs):
            return wrapped(*args, **kwargs)
        return _wrapper 

    @function_wrapper
    def function():
        pass 

    >>> print(function.__name__)
    function

然而，当我们想要获取被包装函数的参数（argument）或源代码（source code）时，同样不能得到我们想要的结果。

    import inspect 

    def function_wrapper(wrapped): ...

    @function_wrapper
    def function(arg1, arg2): pass 

    >>> print(inspect.getargspec(function))
    ArgSpec(args=[], varargs='args', keywords='kwargs', defaults=None)

    >>> print(inspect.getsource(function))
        @functools.wraps(wrapped)
        def _wrapper(*args, **kwargs):
            return wrapped(*args, **kwargs)

包装类方法（@classmethod）

当包装器（@function_wrapper）被应用于@classmethod时，将会抛出如下异常：

    class Class(object):
        @function_wrapper
        @classmethod
        def cmethod(cls):
            pass 

    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "<stdin>", line 3, in Class
      File "<stdin>", line 2, in wrapper
      File ".../functools.py", line 33, in update_wrapper
        setattr(wrapper, attr, getattr(wrapped, attr))
    AttributeError: 'classmethod' object has no attribute '__module__'

因为@classmethod在实现时，缺少functools.update_wrapper需要的某些属性。这是functools.update_wrapper在 python2 中的 bug，3.2版本已被修复，参考 http://bugs.python.org/issue3445。

然而，在 python3 下执行，另一个问题出现了：

    class Class(object):
        @function_wrapper
        @classmethod
        def cmethod(cls):
            pass 

    >>> Class.cmethod() 
    Traceback (most recent call last):
      File "classmethod.py", line 15, in <module>
        Class.cmethod()
      File "classmethod.py", line 6, in _wrapper
        return wrapped(*args, **kwargs)
    TypeError: 'classmethod' object is not callable

这是因为包装器认定被包装的函数（@classmethod ）是可以直接被调用的，但事实并不一定是这样的。被包装的函数实际上可能是描述符（descriptor ），意味着为了使其可调用，该函数（描述符）必须被正确地绑定到某个实例上。关于描述符的定义，可以参考 https://docs.python.org/2/howto/descriptor.html。

总结 - 简单并不意味着正确

尽管大家实现装饰器所用的方法通常都很简单，但这并不意味着它们一定是正确的并且始终能正常工作。

如同上面我们所看到的，functools.wraps() 可以帮我们解决__name__ 和__doc__ 的问题，但对于获取函数的参数（argument）或源代码（ source code ）则束手无策。

以上问题，wrapt 都可以帮忙解决，详细用法可参考其官方文档：http://wrapt.readthedocs.org

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本文作者系OneAPM 工程师曾灵敏 ，想阅读更多好的技术文章，请访问 OneAPM 官方技术博客。