Python 装饰器实现DRY(不重复代码)原则

Python装饰器是一个消除冗余的强大工具。随着将功能模块化为大小合适的方法，即使是最复杂的工作流，装饰器也能使它变成简洁的功能。

例如让我们看看Django web框架，该框架处理请求的方法接收一个方法对象，返回一个响应对象：

def handle_request(request):
  return HttpResponse("Hello,World")

我最近遇到一个案例，需要编写几个满足下述条件的api方法：

返回json响应
如果是GET请求，那么返回错误码

做为一个注册api端点例子，我将会像这样编写：

def register(request):
  result = None
  # check for post only
  if request.method != 'POST':
    result = {"error": "this method only accepts posts!"}
  else:
    try:
      user = User.objects.create_user(request.POST['username'],request.POST['email'],request.POST['password'])
      # optional fields
      for field in ['first_name','last_name']:
        if field in request.POST:
          setattr(user,field,request.POST[field])
      user.save()
      result = {"success": True}
    except KeyError as e:
      result = {"error": str(e) }
  response = HttpResponse(json.dumps(result))
  if "error" in result:
    response.status_code = 500
  return response

然而这样我将会在每个api方法中编写json响应和错误返回的代码。这将会导致大量的逻辑重复。所以让我们尝试用装饰器实现DRY原则吧。

装饰器简介

如果你不熟悉装饰器，我可以简单解释一下，实际上装饰器就是有效的函数包装器，python解释器加载函数的时候就会执行包装器，包装器可以修改函数的接收参数和返回值。举例来说，如果我想要总是返回比实际返回值大一的整数结果，我可以这样写装饰器：

# a decorator receives the method it's wrapping as a variable 'f'
def increment(f):
  # we use arbitrary args and keywords to
  # ensure we grab all the input arguments.
  def wrapped_f(*args,**kw):
    # note we call f against the variables passed into the wrapper,# and cast the result to an int and increment .
    return int(f(*args,**kw)) + 1
  return wrapped_f # the wrapped function gets returned.

现在我们就可以用@符号和这个装饰器去装饰另外一个函数了：

@increment
def plus(a,b):
  return a + b
 result = plus(4,6)
assert(result == 11,"We wrote our decorator wrong!")

装饰器修改了存在的函数，将装饰器返回的结果赋值给了变量。在这个例子中，'plus'的结果实际指向increment(plus)的结果。

对于非post请求返回错误

现在让我们在一些更有用的场景下应用装饰器。如果在django中接收的不是POST请求，我们用装饰器返回一个错误响应。

def post_only(f):
  """ Ensures a method is post only """
  def wrapped_f(request):
    if request.method != "POST":
      response = HttpResponse(json.dumps(
        {"error": "this method only accepts posts!"}))
      response.status_code = 500
      return response
    return f(request)
  return wrapped_f

现在我们可以在上述注册api中应用这个装饰器：

@post_only
def register(request):
  result = None
  try:
    user = User.objects.create_user(request.POST['username'],request.POST['password'])
    # optional fields
    for field in ['first_name','last_name']:
      if field in request.POST:
        setattr(user,request.POST[field])
    user.save()
    result = {"success": True}
  except KeyError as e:
    result = {"error": str(e) }
  response = HttpResponse(json.dumps(result))
  if "error" in result:
    response.status_code = 500
  return response

现在我们就有了一个可以在每个api方法中重用的装饰器。

发送json响应

为了发送json响应（同时处理500状态码），我们可以新建另外一个装饰器：

def json_response(f):
  """ Return the response as json,and return a 500 error code if an error exists """
  def wrapped(*args,**kwargs):
    result = f(*args,**kwargs)
    response = HttpResponse(json.dumps(result))
    if type(result) == dict and 'error' in result:
      response.status_code = 500
    return response

现在我们就可以在原方法中去除json相关的代码，添加一个装饰器做为代替：

@post_only
@json_response
def register(request):
  try:
    user = User.objects.create_user(request.POST['username'],request.POST[field])
    user.save()
    return {"success": True}
  except KeyError as e:
    return {"error": str(e) }

现在，如果我需要编写新的方法，那么我就可以使用装饰器做冗余的工作。如果我要写登录方法，我只需要写真正相关的代码：

@post_only
@json_response
def login(request):
  if request.user is not None:
    return {"error": "User is already authenticated!"}
  user = auth.authenticate(request.POST['username'],request.POST['password'])
  if user is not None:
    if not user.is_active:
      return {"error": "User is inactive"}
    auth.login(request,user)
    return {"success": True,"id": user.pk}
  else:
    return {"error": "User does not exist with those credentials"}

BONUS: 参数化你的请求方法

我曾经使用过Tubogears框架，其中请求参数直接解释转递给方法这一点我很喜欢。所以要怎样在Django中模仿这一特性呢？嗯，装饰器就是一种解决方案！

例如:

def parameterize_request(types=("POST",)):
  """
  Parameterize the request instead of parsing the request directly.
  Only the types specified will be added to the query parameters.
  e.g. convert a=test

注意这是一个参数化装饰器的例子。在这个例子中，函数的结果是实际的装饰器。

现在我就可以用参数化装饰器编写方法了！我甚至可以选择是否允许GET和POST，或者仅仅一种请求参数类型。

@post_only
@json_response
@parameterize_request(["POST"])
def register(request,username,email,password,first_name=None,last_name=None):
  user = User.objects.create_user(username,password)
  user.first_name=first_name
  user.last_name=last_name
  user.save()
  return {"success": True}

现在我们有了一个简洁的、易于理解的api。

BONUS #2: 使用functools.wraps保存docstrings和函数名

很不幸，使用装饰器的一个副作用是没有保存方法名(name)和docstring(doc)值：

def increment(f):
  """ Increment a function result """
  wrapped_f(a,b):
    return f(a,b) + 1
  return wrapped_f
@increment
def plus(a,b)
  """ Add two things together """
  return a + b
plus.__name__ # this is now 'wrapped_f' instead of 'plus'
plus.__doc__  # this now returns 'Increment a function result' instead of 'Add two things together'

这将对使用反射的应用造成麻烦，比如Sphinx，一个自动生成文档的应用。

为了解决这个问题，我们可以使用'wraps'装饰器附加上名字和docstring：

from functools import wraps
def increment(f):
  """ Increment a function result """
  @wraps(f)
  wrapped_f(a,b)
  """ Add two things together """
  return a + b
 
plus.__name__ # this returns 'plus'
plus.__doc__  # this returns 'Add two things together'

BONUS #3: 使用'decorator'装饰器

如果仔细看看上述使用装饰器的方式，在包装器声明和返回的地方也有不少重复。

你可以安装python egg ‘decorator'，其中包含一个提供装饰器模板的'decorator'装饰器！

使用easy_install:

$ sudo easy_install decorator

或者Pip:

$ pip install decorator

然后你可以简单的编写：

from decorator import decorator
@decorator
def post_only(f,request):
  """ Ensures a method is post only """
  if request.method != "POST":
    response = HttpResponse(json.dumps(
      {"error": "this method only accepts posts!"}))
    response.status_code = 500
    return response
  return f(request)

这个装饰器更牛逼的一点是保存了name和doc的返回值，也就是它封装了

functools.wraps的功能！

Python 装饰器实现DRY(不重复代码)原则

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