首页 > 解决方案 > 使用装饰器作为类来装饰 Python 类

问题描述

需要一些帮助来实现/理解装饰器作为一个类在 Python 中是如何工作的。我发现的大多数示例要么是装饰一个类,但作为一个函数实现,要么是作为一个类实现,但装饰一个函数。我的目标是创建作为类和装饰类实现的装饰器。

更具体地说,我想创建一个@Logger装饰器并在我的一些课程中使用它。这个装饰器所做的只是self.logger在类中注入一个属性,所以每次我用它来装饰一个类时,@Logger我都可以self.logger.debug()在它的方法中使用它。

一些初步的问题:

  1. 装饰器__init__接收什么作为参数?我将只接收装饰类和一些最终的装饰器参数,这实际上是大多数情况下发生的情况,但请查看下面的输出DOMElementFeatureExtractor。为什么它会收到所有这些参数?
  2. __call__方法呢?它会收到什么?
  3. 如何为装饰器 ( @Logger(x='y')) 提供参数?它会传递给__init__方法吗?
  4. 我真的应该在__call__方法中返回类的实例吗?(只有这样我才能让它工作)
  5. 链接装饰器呢?如果之前的装饰器已经返回了该类的一个实例,那将如何工作?为了能够做到,我应该在下面的示例中修复什么@Logger @Counter MyClass:

请看一下这个示例代码。我创建了一些虚拟示例,但最后你可以看到我真实项目中的一些代码。

你可以在最后找到输出。

任何有助于理解作为类实现的 Python 类装饰器将不胜感激。

谢谢

from abc import ABC, abstractmethod

class ConsoleLogger:
  def __init__(self):
    pass
  
  def info(self, message):
    print(f'INFO {message}')

  def warning(self, message):
    print(f'WARNING {message}')
   
  def error(self, message):
    print(f'ERROR {message}')

  def debug(self, message):
    print(f'DEBUG {message}')

class Logger(object):
    """ Logger decorator, adds a 'logger' attribute to the class """
    def __init__(self, cls, *args, **kwargs):
      print(cls, *args, **kwargs)
      self.cls = cls
      
    def __call__(self, *args, **kwargs):
      print(self.cls.__name__)
      
      logger = ConsoleLogger()
      
      setattr(self.cls, 'logger', logger)
      
      return self.cls(*args, **kwargs)

class Counter(object):
    """ Counter decorator, counts how many times a class has been instantiated """
    count = 0
    def __init__(self, cls, *args, **kwargs):
       self.cls = cls
      
    def __call__(self, *args, **kwargs):
      count += 1
      
      print(f'Class {self.cls} has been initialized {count} times')
      
      return self.cls(*args, **kwargs)
      
@Logger
class A:
  """ Simple class, no inheritance, no arguments in the constructor """
  def __init__(self):
    self.logger.info('Class A __init__()')

class B:
  """ Parent class for B1 """
  def __init__(self):
    pass

@Logger
class B1(B):
  """ Child class, still no arguments in the constructor """
  def __init__(self):
    super().__init__()
    
    self.logger.info('Class B1 __init__()')
    
class C(ABC):
  """ Abstract class """
  def __init__(self):
    super().__init__()
    
  @abstractmethod
  def do_something(self):
    pass
  
@Logger
class C1(C):
  """ Concrete class, implements C """
  def __init__(self):
    self.logger.info('Class C1 __init__()')
  
  def do_something(self):
    self.logger.info('something')

@Logger
class D:
  """ Class receives parameter on intantiation """
  def __init__(self, color):
    self.color = color
    
    self.logger.info('Class D __init__()')
    self.logger.debug(f'color = {color}')

class AbstractGenerator(ABC):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    
    self.items = None
    self.next_item = None
    
  @abstractmethod
  def __iter__(self):
    pass
  
  def __next__(self):
    pass
  
  def __len__(self):
    pass

  def __getitem__(self, key):
    pass
  
class AbstractDOMElementExtractor(AbstractGenerator):
  def __init__(self, parameters, content):
    super().__init__()
    
    self.parameters = parameters
    self.content = content
    
@Logger
class DOMElementExtractor(AbstractDOMElementExtractor):
  def __init__(self, parameters, content):
    super().__init__(parameters, content)
  
  def __iter__(self):
    self.logger.debug('__iter__')
  
  def __next__(self):
    self.logger.debug('__next__')  

  def __len__(self):
    self.logger.debug('__len__')

  def __getitem__(self, key):
    self.logger.debug('__getitem__')
    
class DOMElementFeatureExtractor(DOMElementExtractor):
  def __init__(self, parameters, content):
    super().__init__(parameters, content)

class DocumentProcessor:
  def __init__(self):
    self.dom_element_extractor = DOMElementExtractor(parameters={}, content='')
  
  def process(self):
    self.dom_element_extractor.__iter__()
    
a = A()
b1 = B1()
c1 = C1()
c1.do_something()
d = D(color='Blue')

document_processor = DocumentProcessor()
document_processor.process()

输出:

<class '__main__.A'>
<class '__main__.B1'>
<class '__main__.C1'>
<class '__main__.D'>
<class '__main__.DOMElementExtractor'>
DOMElementFeatureExtractor (<__main__.Logger object at 0x7fae27c26400>,) {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'DOMElementFeatureExtractor', '__init__': <function DOMElementFeatureExtractor.__init__ at 0x7fae27c25840>, '__classcell__': <cell at 0x7fae27cf09d8: empty>}
A
INFO Class A __init__()
B1
INFO Class B1 __init__()
C1
INFO Class C1 __init__()
INFO something
D
INFO Class D __init__()
DEBUG color = Blue
DOMElementExtractor
DEBUG __iter__

标签: pythondecoratorpython-decorators

解决方案


不会是一个完整的答案,但我认为复习装饰器的基础知识会很有帮助。这是装饰的样子:

@Logger
class A:
  # A's code

根据定义,它相当于这样做:

class A
  # A's code

A = Logger(A) # Logger has to be callable because...it's called

消息来源经常说装饰器“修改”,但这实际上只是预期用途。从技术上讲,您所需要的只是A定义(如函数、方法或类)并Logger可以调用。如果Logger返回"Hello, World",那就是这样A

好吧,让我们假装我们没有装饰A一下,想想Logger(A)“修改”需要什么。嗯,A是一个类,你调用一个类来创建实例:A(*args). 因此,Logger(A)(*args)也必须是 的实例A。但Logger(A)不是类A,它是一个实例Logger__call__幸运的是,您可以通过在其类中定义方法来使实例可调用。Logger__call__方法调用存储在其cls属性中的类并返回实例。

至于装饰器中的参数,考虑它的等价物也很有帮助。你有兴趣这样做:

@Logger(x='y')
class A:
  # A code

所以它等价于:

class A:
  # A code

A = Logger(x = 'y')(A)

请注意,Logger它本身并没有作为A论据。它'y'作为参数并返回另一个作为参数的可调用对象A。所以如果Logger是一个类,Logger(x = 'y')将是一个Logger实例。如果类有__call__方法,类的实例也可以用作装饰器!


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