Можно написать что-то вроде:
class Test(object):
def _decorator(self, foo):
foo()
@self._decorator
def bar(self):
pass
Это не удается: self in @self неизвестно
Я также пробовал:
@Test._decorator(self)
который также терпит неудачу: тест неизвестен
Я хотел бы временно изменить некоторые переменные экземпляра в декораторе, а затем запустить декорированный метод, прежде чем менять их.
Будет ли что-то подобное делать то, что вам нужно?
class Test(object):
def _decorator(foo):
def magic( self ) :
print "start magic"
foo( self )
print "end magic"
return magic
@_decorator
def bar( self ) :
print "normal call"
test = Test()
test.bar()
Это исключает обращение к self для доступа к декоратору и оставляет его скрытым в пространстве имен класса как обычный метод.
>>> import stackoverflow
>>> test = stackoverflow.Test()
>>> test.bar()
start magic
normal call
end magic
>>>
отредактировано, чтобы ответить на вопрос в комментариях:
Как использовать скрытый декоратор в другом классе
class Test(object):
def _decorator(foo):
def magic( self ) :
print "start magic"
foo( self )
print "end magic"
return magic
@_decorator
def bar( self ) :
print "normal call"
_decorator = staticmethod( _decorator )
class TestB( Test ):
@Test._decorator
def bar( self ):
print "override bar in"
super( TestB, self ).bar()
print "override bar out"
print "Normal:"
test = Test()
test.bar()
print
print "Inherited:"
b = TestB()
b.bar()
print
Выход:
Normal:
start magic
normal call
end magic
Inherited:
start magic
override bar in
start magic
normal call
end magic
override bar out
end magic
То, что вы хотите сделать, невозможно. Возьмем, например, действительно ли код ниже:
class Test(object):
def _decorator(self, foo):
foo()
def bar(self):
pass
bar = self._decorator(bar)
Это, конечно, недействительно, так как self не определено в этой точке. То же самое относится к Test, поскольку он не будет определен до тех пор, пока не будет определен сам класс (который находится в процессе). Я покажу вам этот фрагмент кода, потому что это то, что преобразует фрагмент вашего декоратора.
Итак, как вы можете видеть, доступ к экземпляру в таком декораторе невозможен, так как декораторы применяются во время определения любой функции/метода, к которой они привязаны, а не во время создания экземпляра.
Если вам нужен доступ на уровне класса, попробуйте следующее:
class Test(object):
@classmethod
def _decorator(cls, foo):
foo()
def bar(self):
pass
Test.bar = Test._decorator(Test.bar)
import functools
class Example:
def wrapper(func):
@functools.wraps(func)
def wrap(self, *args, **kwargs):
print("inside wrap")
return func(self, *args, **kwargs)
return wrap
@wrapper
def method(self):
print("METHOD")
wrapper = staticmethod(wrapper)
e = Example()
e.method()
Это один из способов, которым я знаю (и использовал) доступ к self изнутри декоратора, определенного внутри того же класса:
class Thing(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def debug_name(function):
def debug_wrapper(*args):
self = args[0]
print 'self.name = ' + self.name
print 'running function {}()'.format(function.__name__)
function(*args)
print 'self.name = ' + self.name
return debug_wrapper
@debug_name
def set_name(self, new_name):
self.name = new_name
Выход (проверен на python 2.7.10):
>>> a = Thing('A')
>>> a.name
'A'
>>> a.set_name('B')
self.name = A
running function set_name()
self.name = B
>>> a.name
'B'
Приведенный выше пример глупо, но показывает, что он работает.
Я использую этот тип декоратора в некоторых ситуациях отладки, он позволяет переопределять свойства класса путем декорирования без необходимости находить вызывающую функцию.
class myclass(object):
def __init__(self):
self.property = "HELLO"
@adecorator(property="GOODBYE")
def method(self):
print self.property
Вот код декоратора
class adecorator (object):
def __init__ (self, *args, **kwargs):
# store arguments passed to the decorator
self.args = args
self.kwargs = kwargs
def __call__(self, func):
def newf(*args, **kwargs):
#the 'self' for a method function is passed as args[0]
slf = args[0]
# replace and store the attributes
saved = {}
for k,v in self.kwargs.items():
if hasattr(slf, k):
saved[k] = getattr(slf,k)
setattr(slf, k, v)
# call the method
ret = func(*args, **kwargs)
#put things back
for k,v in saved.items():
setattr(slf, k, v)
return ret
newf.__doc__ = func.__doc__
return newf
Примечание: поскольку я использовал декоратор класса, вам нужно будет использовать @adecorator() с помощью скобок для украшения функций, даже если вы не передадите какие-либо аргументы конструктору класса декоратора.
Я нашел этот вопрос, исследуя очень похожую проблему. Мое решение состоит в том, чтобы разделить проблему на две части. Во-первых, вам нужно захватить данные, которые вы хотите связать с методами класса. В этом случае handler_for свяжет команду Unix с обработчиком для вывода этой команды.
class OutputAnalysis(object):
"analyze the output of diagnostic commands"
def handler_for(name):
"decorator to associate a function with a command"
def wrapper(func):
func.handler_for = name
return func
return wrapper
# associate mount_p with 'mount_-p.txt'
@handler_for('mount -p')
def mount_p(self, slurped):
pass
Теперь, когда мы связали некоторые данные с каждым методом класса, нам нужно собрать эти данные и сохранить их в атрибуте класса.
OutputAnalysis.cmd_handler = {}
for value in OutputAnalysis.__dict__.itervalues():
try:
OutputAnalysis.cmd_handler[value.handler_for] = value
except AttributeError:
pass
Декораторы кажутся более подходящими для изменения функциональности целого объекта (включая объекты функции) по сравнению с функциональностью object method, которая в целом будет зависеть от атрибутов экземпляра. Например:
def mod_bar(cls):
# returns modified class
def decorate(fcn):
# returns decorated function
def new_fcn(self):
print self.start_str
print fcn(self)
print self.end_str
return new_fcn
cls.bar = decorate(cls.bar)
return cls
@mod_bar
class Test(object):
def __init__(self):
self.start_str = "starting dec"
self.end_str = "ending dec"
def bar(self):
return "bar"
Вывод:
>>> import Test
>>> a = Test()
>>> a.bar()
starting dec
bar
ending dec
Здесь расширение Майкла Шпеера ответит на несколько шагов дальше:
Декодер метода экземпляра, который принимает аргументы и действует на функцию с аргументами и возвращаемое значение.
class Test(object):
"Prints if x == y. Throws an error otherwise."
def __init__(self, x):
self.x = x
def _outer_decorator(y):
def _decorator(foo):
def magic(self, *args, **kwargs) :
print("start magic")
if self.x == y:
return foo(self, *args, **kwargs)
else:
raise ValueError("x ({}) != y ({})".format(self.x, y))
print("end magic")
return magic
return _decorator
@_outer_decorator(y=3)
def bar(self, *args, **kwargs) :
print("normal call")
print("args: {}".format(args))
print("kwargs: {}".format(kwargs))
return 27
И затем
In [2]:
test = Test(3)
test.bar(
13,
'Test',
q=9,
lollipop=[1,2,3]
)
start magic
normal call
args: (13, 'Test')
kwargs: {'q': 9, 'lollipop': [1, 2, 3]}
Out[2]:
27
In [3]:
test = Test(4)
test.bar(
13,
'Test',
q=9,
lollipop=[1,2,3]
)
start magic
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-576146b3d37e> in <module>()
4 'Test',
5 q=9,
----> 6 lollipop=[1,2,3]
7 )
<ipython-input-1-428f22ac6c9b> in magic(self, *args, **kwargs)
11 return foo(self, *args, **kwargs)
12 else:
---> 13 raise ValueError("x ({}) != y ({})".format(self.x, y))
14 print("end magic")
15 return magic
ValueError: x (4) != y (3)
Вы можете украсить декоратор:
import decorator
class Test(object):
@decorator.decorator
def _decorator(foo, self):
foo(self)
@_decorator
def bar(self):
pass
У меня есть реализация декораторов, которые могут помочь
import functools
import datetime
class Decorator(object):
def __init__(self):
pass
def execution_time(func):
@functools.wraps(func)
def wrap(self, *args, **kwargs):
""" Wrapper Function """
start = datetime.datetime.now()
Tem = func(self, *args, **kwargs)
end = datetime.datetime.now()
print("Exection Time:{}".format(end-start))
return Tem
return wrap
class Test(Decorator):
def __init__(self):
self._MethodName = Test.funca.__name__
@Decorator.execution_time
def funca(self):
print("Running Function : {}".format(self._MethodName))
return True
if __name__ == "__main__":
obj = Test()
data = obj.funca()
print(data)