如何使用Python中的面向切面编程AOP和装饰器

什么是 AOP

aop，就是面向切面编程，简单的说，就是动态地将代码切入到类的指定方法、指定位置上的编程思想就是面向切面的编程。

我们管切入到指定类指定方法的代码片段称为切面，而切入到哪些类、哪些方法则叫切入点。这样我们就可以把几个类共有的代码，抽取到一个切片中，等到需要时再切入对象中去，从而改变其原有的行为。

这种思想，可以使原有代码逻辑更清晰，对原有代码毫无入侵性，常用于像权限管理，日志记录，事物管理等等。

而 Python 中的装饰器就是很著名的设计，常用于有切面需求的场景。

类如，Django 中就大量使用装饰器去完成一下切面需求，如权限控制，内容过滤，请求管理等等。

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装饰器

Python 装饰器（fuctional decorators）就是用于拓展原来函数功能的一种函数，目的是在不改变原函数名或类名的情况下，给函数增加新的功能。

下面就跟我一起详细的了解下装饰器是如何工作的。

首先，要明确一个概念：Python 中万物皆对象，函数也是是对象！

所以，一个函数作为对象，可以在另一个函数中定义。看下面示例：

def a():    def b():        print("I'm b")    b()    c = b    return cd = a()d()b()c()

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输出结果为：

I’m b
I’m b
抛出 NameError: name ‘b’ is not defined 错误
抛出 NameError: name ‘c’ is not defined 错误

从上可以看出，由于函数是对象，所以：

可以赋值给变量

可以在另一个函数中定义

然后，return 可以返回一个函数对象。这个函数对象是在另一个函数中定义的。由于作用域不同，所以只有 return 返回的函数可以调用，在函数 a 中定义和赋值的函数 b 和 c 在外部作用域是无法调用的。

这意味着一个功能可以 return 另一个功能。

除了可以作为对象返回外，函数对象还可以作为参数传递给另一个函数：

def a():    print("I'm a")def b(func):    print("I'm b")    func()b(a)

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 输出结果：

I’m b
I’m a

OK，现在，基于函数的这些特性，我们就可以创建一个装饰器，用来在不改变原函数的情况下，实现功能。

函数装饰器

比如，我们要在函数执行前和执行后分别执行一些别的操作，那么根据上面函数可以作为参数传递，我们可以这样实现，看下面示例：

def a():    print("I'm a")def b(func):    print('在函数执行前，做一些操作')    func()    print("在函数执行后，做一些操作")b(a)

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输出结果：

在函数执行前，做一些操作
I’m a
在函数执行后，做一些操作

但是这样的话，原函数就变成了另一个函数，每加一个功能，就要在外面包一层新的函数，这样原来调用的地方，就会需要全部修改，这明显不方便，就会想，有没有办法可以让函数的操作改变，但是名称不改变，还是作为原函数呢。

看下面示例：

def a():    print("I'm a")def c(func):    def b():        print('在函数执行前，做一些操作')        func()        print("在函数执行后，做一些操作")    return ba = c(a)a()

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输出结果：

在函数执行前，做一些操作
I’m a
在函数执行后，做一些操作

如上，我们可以将函数再包一层，将新的函数 b，作为对象返回。这样通过函数 c，将 a 改变并重新赋值给 a，这样就实现了改变函数 a，并同样使用函数 a 来调用。

但是这样写起来非常不方便，因为需要重新赋值，所以在 Python 中，可以通过 @ 来实现，将函数作为参数传递。

看下示例：

def c(func):    def b():        print('在函数执行前，做一些操作')        func()        print("在函数执行后，做一些操作")    return b@cdef a():    print("I'm a")a()

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 输出结果：

在函数执行前，做一些操作
I’m a
在函数执行后，做一些操作

如上，通过 @c，就实现了将函数 a 作为参数，传入 c，并将返回的函数重新作为函数 a。这 c 也就是一个简单的函数装饰器。

且如果函数是有返回值的，那么改变后的函数也需要有返回值，如下所以：

def c(func):    def b():        print('在函数执行前，做一些操作')        result = func()        print("在函数执行后，做一些操作")        return result    return b@cdef a():    print("函数执行中。。。")    return "I'm a"print(a())

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输出结果：

在函数执行前，做一些操作
函数执行中。。。
在函数执行后，做一些操作
I’m a

如上所示：通过将返回值进行传递，就可以实现函数执行前后的操作。但是你会发现一个问题，就是为什么输出 I’m a 会在最后才打印出来？

因为 I’m a 是返回的结果，而实际上函数是 print(“在函数执行后，做一些操作”) 这一操作前运行的，只是先将返回的结果给到了 result，然后 result 传递出来，最后由最下方的 print(a()) 打印了出来。

那如何函数 a 带参数怎么办呢？很简单，函数 a 带参数，那么我们返回的函数也同样要带参数就好啦。

看下面示例：

def c(func):    def b(name, age):        print('在函数执行前，做一些操作')        result = func(name, age)        print("在函数执行后，做一些操作")        return result    return b@cdef a(name, age):    print("函数执行中。。。")    return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)print(a('Amos', 24))

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输出结果：

在函数执行前，做一些操作
函数执行中。。。
在函数执行后，做一些操作
我是 Amos, 今年24岁 

但是又有问题了，我写一个装饰器 c，需要装饰多个不同的函数，这些函数的参数各不相同，那么怎么办呢？简单，用 *args 和 **kwargs 来表示所有参数即可。

如下示例：

def c(func):    def b(*args, **kwargs):        print('在函数执行前，做一些操作')        result = func(*args, **kwargs)        print("在函数执行后，做一些操作")        return result    return b@cdef a(name, age):    print('函数执行中。。。')    return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)@cdef d(sex, height):    print('函数执行中。。。')    return '性别：{}，身高：{}'.format(sex, height)print(a('Amos', 24))print(d('男', 175))

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输出结果：

在函数执行前，做一些操作
函数执行中。。。
在函数执行后，做一些操作
我是 Amos, 今年24岁 

在函数执行前，做一些操作
函数执行中。。。
在函数执行后，做一些操作
性别：男，身高：175

如上就解决了参数的问题，哇，这么好用。那是不是这样就没有问题了？并不是！经过装饰器装饰后的函数，实际上已经变成了装饰器函数 c 中定义的函数 b，所以函数的元数据则全部改变了！

如下示例：

def c(func):    def b(*args, **kwargs):        print('在函数执行前，做一些操作')        result = func(*args, **kwargs)        print("在函数执行后，做一些操作")        return result    return b@cdef a(name, age):    print('函数执行中。。。')    return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)print(a.__name__)

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输出结果：

b

会发现函数实际上是函数 b 了，这就有问题了，那么该怎么解决呢，有人就会想到，可以在装饰器函数中先把原函数的元数据保存下来，在最后再讲 b 函数的元数据改为原函数的，再返回 b。这样的确是可以的！但我们不这样用，为什么？

因为 Python 早就想到这个问题啦，所以给我们提供了一个内置的方法，来自动实现原数据的保存和替换工作。哈哈，这样就不同我们自己动手啦！

看下面示例：

from functools import wrapsdef c(func):    @wraps(func)    def b(*args, **kwargs):        print('在函数执行前，做一些操作')        result = func(*args, **kwargs)        print("在函数执行后，做一些操作")        return result    return b@cdef a(name, age):    print('函数执行中。。。')    return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)print(a.__name__)

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输出结果：

a

使用内置的 wraps 装饰器，将原函数作为装饰器参数，实现函数原数据的保留替换功能。

耶！装饰器还可以带参数啊，你看上面 wraps 装饰器就传入了参数。哈哈，是的，装饰器还可以带参数，那怎么实现呢？

看下面示例：

from functools import wrapsdef d(name):    def c(func):        @wraps(func)        def b(*args, **kwargs):            print('装饰器传入参数为：{}'.format(name))            print('在函数执行前，做一些操作')            result = func(*args, **kwargs)            print("在函数执行后，做一些操作")            return result        return b    return c@d(name='我是装饰器参数')def a(name, age):    print('函数执行中。。。')    return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)print(a('Amos', 24))

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输出结果：

装饰器传入参数为：我是装饰器参数
在函数执行前，做一些操作
函数执行中。。。
在函数执行后，做一些操作
我是 Amos, 今年24岁 

如上所示，很简单，只需要在原本的装饰器之上，再包一层，相当于先接收装饰器参数，然后返回一个不带参数的装饰器，然后再将函数传入，最后返回变化后的函数。

这样就可以实现很多功能了，这样可以根据传给装饰器的参数不同，来分别实现不同的功能。

另外，可能会有人问， 可以在同一个函数上，使用多个装饰器吗？答案是：可以！

看下面示例：

from functools import wrapsdef d(name):    def c(func):        @wraps(func)        def b(*args, **kwargs):            print('装饰器传入参数为：{}'.format(name))            print('我是装饰器d: 在函数执行前，做一些操作')            result = func(*args, **kwargs)            print("我是装饰器d: 在函数执行后，做一些操作")            return result        return b    return cdef e(name):    def c(func):        @wraps(func)        def b(*args, **kwargs):            print('装饰器传入参数为：{}'.format(name))            print('我是装饰器e: 在函数执行前，做一些操作')            result = func(*args, **kwargs)            print("我是装饰器e: 在函数执行后，做一些操作")            return result        return b    return c@e(name='我是装饰器e')@d(name='我是装饰器d')def func_a(name, age):    print('函数执行中。。。')    return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)print(func_a('Amos', 24))行后，做一些操作我是 Amos, 今年24岁

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 输出结果：

装饰器传入参数为：我是装饰器e
我是装饰器e: 在函数执行前，做一些操作

装饰器传入参数为：我是装饰器d
我是装饰器d: 在函数执行前，做一些操作
函数执行中。。。
我是装饰器d: 在函数执行后，做一些操作

我是装饰器e: 在函数执

如上所示，当两个装饰器同时使用时，可以想象成洋葱，最下层的装饰器先包装一层，然后一直到最上层装饰器，完成多层的包装。然后执行时，就像切洋葱，从最外层开始，只执行到被装饰函数运行时，就到了下一层，下一层又执行到函数运行时到下一层，一直到执行了被装饰函数后，就像切到了洋葱的中间，然后再往下，依次从最内层开始，依次执行到最外层。

示例：

当一个函数 a 被 b，c，d 三个装饰器装饰时，执行顺序如下图所示，多个同理。

@d@c@bdef a():    pass

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类装饰器

在函数装饰器方面，很多人搞不清楚，是因为装饰器可以用函数实现（像上面），也可以用类实现。因为函数和类都是对象，同样可以作为被装饰的对象，所以根据被装饰的对象不同，一同有下面四种情况：

函数装饰函数

类装饰函数

函数装饰类

类装饰类

下面我们依次来说明一下这四种情况的使用。

1、函数装饰函数

from functools import wrapsdef d(name):    def c(func):        @wraps(func)        def b(*args, **kwargs):            print('装饰器传入参数为：{}'.format(name))            print('在函数执行前，做一些操作')            result = func(*args, **kwargs)            print("在函数执行后，做一些操作")            return result        return b    return c@d(name='我是装饰器参数')def a(name, age):    print('函数执行中。。。')    return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)print(a.__class__)# 输出结果：

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此为最常见的装饰器，用于装饰函数，返回的是一个函数。

2、类装饰函数

也就是通过类来实现装饰器的功能而已。通过类的 __call__ 方法实现：

from functools import wrapsclass D(object):    def __init__(self, name):        self._name = name    def __call__(self, func):        @wraps(func)        def wrapper(*args, **kwargs):            print('装饰器传入参数为：{}'.format(self._name))            print('在函数执行前，做一些操作')            result = func(*args, **kwargs)            print("在函数执行后，做一些操作")            return result        return wrapper@D(name='我是装饰器参数')def a(name, age):    print('函数执行中。。。')    return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)print(a.__class__)# 输出结果：

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以上所示，只是将用函数定义的装饰器改为使用类来实现而已。还是用于装饰函数，因为在类的 __call__ 中，最后返回的还是一个函数。

此为带装饰器参数的装饰器实现方法，是通过 __call__ 方法。

若装饰器不带参数，则可以将 __init__ 方法去掉，但是在使用装饰器时，需要 @D() 这样使用，如下：

from functools import wrapsclass D(object):    def __call__(self, func):        @wraps(func)        def wrapper(*args, **kwargs):            print('在函数执行前，做一些操作')            result = func(*args, **kwargs)            print("在函数执行后，做一些操作")            return result        return wrapper@D()def a(name, age):    print('函数执行中。。。')    return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)print(a.__class__)# 输出结果：

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如上是比较方便简答的，使用类定义函数装饰器，且返回对象为函数，元数据保留。

3、函数装饰类

下面重点来啦，我们常见的装饰器都是用于装饰函数的，返回的对象也是一个函数，而要装饰类，那么返回的对象就要是类，且类的元数据等也要保留。

不怕丢脸的说，目前我还不知道怎么实现完美的类装饰器，在装饰类的时候，一般有两种方法：

返回一个函数，实现类在创建实例的前后执行操作，并正常返回此类的实例。但是这样经过装饰器的类就属于函数了，其无法继承，但可以正常调用创建实例。

如下：

from functools import wrapsdef d(name):    def c(cls):        @wraps(cls)        def b(*args, **kwargs):            print('装饰器传入参数为：{}'.format(name))            print('在类初始化前，做一些操作')            instance = cls(*args, **kwargs)            print("在类初始化后，做一些操作")            return instance        return b    return c@d(name='我是装饰器参数')class A(object):    def __init__(self, name, age):        self.name = name        self.age = age        print('类初始化实例，{} {}'.format(self.name, self.age))a = A('Amos', 24)print(a.__class__)print(A.__class__)# 输出结果：装饰器传入参数为：我是装饰器参数在类初始化前，做一些操作类初始化实例，Amos 24在类初始化后，做一些操作

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如上所示，就是第一种方法。

4、类装饰类

接上文，返回一个类，实现类在创建实例的前后执行操作，但类已经改变了，创建的实例也已经不是原本类的实例了。

看下面示例：

def desc(name):    def decorator(aClass):        class Wrapper(object):            def __init__(self, *args, **kwargs):                print('装饰器传入参数为：{}'.format(name))                print('在类初始化前，做一些操作')                self.wrapped = aClass(*args, **kwargs)                print("在类初始化后，做一些操作")            def __getattr__(self, name):                print('Getting the {} of {}'.format(name, self.wrapped))                return getattr(self.wrapped, name)            def __setattr__(self, key, value):                if key == 'wrapped':  # 这里捕捉对wrapped的赋值                    self.__dict__[key] = value                else:                    setattr(self.wrapped, key, value)        return Wrapper    return decorator@desc(name='我是装饰器参数')class A(object):    def __init__(self, name, age):        self.name = name        self.age = age        print('类初始化实例，{} {}'.format(self.name, self.age))a = A('Amos', 24)print(a.__class__)print(A.__class__)print(A.__name__)

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输出结果：

装饰器传入参数为：我是装饰器参数
在类初始化前，做一些操作
类初始化实例，Amos 24
在类初始化后，做一些操作
.decorator..Wrapper’>

Wrapper

如上，看到了吗，通过在函数中新定义类，并返回类，这样函数还是类，但是经过装饰器后，类 A 已经变成了类 Wrapper，且生成的实例 a 也是类 Wrapper 的实例，即使通过 __getattr__ 和 __setattr__ 两个方法，使得实例a的属性都是在由类 A 创建的实例 wrapped 的属性，但是类的元数据无法改变。很多内置的方法也就会有问题。我个人是不推荐这种做法的！

所以，我推荐在代码中，尽量避免类装饰器的使用，如果要在类中做一些操作，完全可以通过修改类的魔法方法，继承，元类等等方式来实现。如果避免不了，那也请谨慎处理。

以上就是如何使用Python中的面向切面编程AOP和装饰器的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！