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Python3-Cookbook(第九章) - 元编程Part2

作者：IT小白 | 2024-04-15 07:47:04

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Python3-Cookbook(第九章) - 元编程Part2

一、为类和静态方法提供装饰器

  1. #!/usr/bin/env python
  2. # -*- coding: utf-8 -*-
  3. # @Time    : 2023/8/17 23:23
  4. # @Author  : Maple
  5. # @File    : 10-为类和静态方法提供装饰器.py
  6. import time
  7.  
  8.  
  9. def TimeCount(func):
  10.  
  11.     def wrapper(*args,**kwargs):
  12.         start_time = time.perf_counter()
  13.         r = func(*args,**kwargs)
  14.         print('time takes {}s'.format(time.perf_counter() - start_time))
  15.         return r
  16.  
  17.     return wrapper
  18.  
  19. class A:
  20.  
  21.     # 注意装饰器的顺序不能写错
  22.     @staticmethod
  23.     @TimeCount
  24.     def add(a,b):
  25.         return a + b
  26.     @classmethod
  27.     @TimeCount
  28.     def show(cls,n):
  29.         return n
  30.  
  31. if __name__ == '__main__':
  32.  
  33.     # 测试
  34.     a = A()
  35.     result1 = a.add(1,3)
  36.     print(result1)
  37.     """  
  38.      time takes 2.0999577827751637e-06s
  39.      4
  40.     """
  41.  
  42.     print('--------------------')
  43.  
  44.     result2 = A.show(10)
  45.     print(result2)
  46.     """
  47.     time takes 7.00005330145359e-07s
  48.     10
  49.     """

二、将装饰器定义为类

  1. #!/usr/bin/env python
  2. # -*- coding: utf-8 -*-
  3. # @Time    : 2024-04-07 16:23
  4. # @Author  : Maple
  5. # @File    : 09-将装饰器定义为类.py
  6.  
  7.  
  8.  
  9. import types
  10. from functools import wraps
  11.  
  12.  
  13. class Profiled:
  14.     def __init__(self, func):
  15.         wraps(func)(self)
  16.         self.ncalls = 0
  17.  
  18.     def __call__(self, *args, **kwargs):
  19.         self.ncalls += 1
  20.         # 执行被包装的函数func
  21.         return self.__wrapped__(*args, **kwargs)
  22.  
  23.     def __get__(self, instance, cls):
  24.         if instance is None:
  25.             # print(self)
  26.             return self
  27.         else:
  28.             # self其实就指向被包装的函数-->return self.__wrapper__(args,kwargs)
  29.             # 这也是为何要实现__call__,因为能够实现profiled()这种写法-->会执行__call__方法，而__call__方法
  30.             ## 返回的是对fun的调用
  31.             # 为实例instance绑定fun
  32.             return types.MethodType(self, instance)
  33.  
  34.  
  35. @Profiled
  36. def add(x,y):
  37.     return x + y
  38.  
  39. class Spam:
  40.  
  41.     @Profiled
  42.     def bar(self,x):
  43.         print(self,x)
  44.  
  45.  
  46. if __name__ == '__main__':
  47.     a = add
  48.     print(a) # <__main__.Profiled object at 0x0000018200971E50>
  49.  
  50.     print(add.ncalls) # 0
  51.     # 本质上调用Profiled类中的call方法,因此ncall会+1
  52.     add(12,2)
  53.  
  54.     print(add.ncalls) # 1
  55.  
  56.     s = Spam()
  57.     print('s-->', s) # s--> <__main__.Spam object at 0x0000024770602180>
  58.     # 会进到Profiled中的__get__方法,然后为s绑定 bar方法(同时这个bar是被Profiled包装过的)
  59.     # 因此当执行s.bar时,实际是执行profiled()--> 会执行Profiled中的call--> ncall会被+1
  60.     """
  61.     s.bar(2)的完整执行流程：
  62.     1. 跳转到Profiled中的__get__方法,为s绑定一个profield实例--name为bar(profiled实例中包装了bar函数)
  63.     2. 因此s.bar(2)会执行Profiled类中的call,将ncall + 1 
  64.     3. 然后通过self.__wrapped__(*args, **kwargs) -->执行bar函数本身的逻辑: print(self,x)
  65.     4. 最后return self.__wrapped__(*args, **kwargs)的返回值：此例为null，无返回值
  66.     """
  67.  
  68.     s.bar(2)
  69.     print(s.bar.ncalls) # 1
  70.     s.bar(3)
  71.     print(s.bar.ncalls)  # 2
  72.  
  73.     print('****************************')
  74.  
  75.     s = Spam.bar(0,1)

三、为类和静态方法提供装饰器

  1. #!/usr/bin/env python
  2. # -*- coding: utf-8 -*-
  3. # @Time    : 2023/8/17 23:23
  4. # @Author  : Maple
  5. # @File    : 10-为类和静态方法提供装饰器.py
  6. import time
  7.  
  8.  
  9. def TimeCount(func):
  10.  
  11.     def wrapper(*args,**kwargs):
  12.         start_time = time.perf_counter()
  13.         r = func(*args,**kwargs)
  14.         print('time takes {}s'.format(time.perf_counter() - start_time))
  15.         return r
  16.  
  17.     return wrapper
  18.  
  19. class A:
  20.  
  21.     # 注意装饰器的顺序不能写错
  22.     @staticmethod
  23.     @TimeCount
  24.     def add(a,b):
  25.         return a + b
  26.     @classmethod
  27.     @TimeCount
  28.     def show(cls,n):
  29.         return n
  30.  
  31. if __name__ == '__main__':
  32.  
  33.     # 测试
  34.     a = A()
  35.     result1 = a.add(1,3)
  36.     print(result1)
  37.     """  
  38.      time takes 2.0999577827751637e-06s
  39.      4
  40.     """
  41.  
  42.     print('--------------------')
  43.  
  44.     result2 = A.show(10)
  45.     print(result2)
  46.     """
  47.     time takes 7.00005330145359e-07s
  48.     10
  49.     """

四、装饰器为包装函数增加参数

  1. #!/usr/bin/env python
  2. # -*- coding: utf-8 -*-
  3. # @Time    : 2024-04-07 16:23
  4. # @Author  : Maple
  5. # @File    : 11-装饰器为包装函数增加参数.py
  6.  
  7.  
  8.  
  9. import inspect
  10. from functools import wraps
  11.  
  12.  
  13. def optional_debug(func):
  14.  
  15.     @wraps(func)
  16.     def wrapper(*args,debug=False,**kwargs):
  17.         if debug:
  18.             print('calling ' + func.__name__)
  19.         return func(*args,**kwargs)
  20.     return wrapper
  21.  
  22.  
  23. @optional_debug
  24. def add(x,y):
  25.     return x + y
  26.  
  27.  
  28. """
  29. 通过装饰器来给被包装函数增加参数的做法并不常见。 
  30. 尽管如此，有时候它可以避免一些重复代码。例如，如果你有下面这样的代码：
  31. """
  32. def a(x, debug=False):
  33.     if debug:
  34.         print('Calling a')
  35.  
  36. def b(x, y, z, debug=False):
  37.     if debug:
  38.         print('Calling b')
  39.  
  40. def c(x, y, debug=False):
  41.     if debug:
  42.         print('Calling c')
  43.  
  44.  
  45. def optional_debug2(func):
  46.     if 'debug' in inspect.getfullargspec(func).args:
  47.         print('inspect.getfullargspec(func).args',inspect.getfullargspec(func).args) # ['x', 'y', 'debug']
  48.         raise TypeError('debug argument already defined')
  49.  
  50.     @wraps(func)
  51.     def wrapper(*args,debug=False,**kwargs):
  52.         if debug:
  53.             print('calling', func.__name__)
  54.         return func(*args,**kwargs)
  55.  
  56.     return wrapper
  57.  
  58.  
  59.  
  60. """如果函数本身已存在debug参数,会触发装饰器中的raise TypeError
  61. """
  62. # @optional_debug2
  63. # def add2(x,y,debug):
  64. #     if debug:
  65. #         print('calling add2')
  66. #     return  x + y
  67.  
  68. @optional_debug2
  69. def add3(x,y):
  70.     return  x + y
  71.  
  72.  
  73.  
  74. def optional_debug3(func):
  75.     if 'debug' in inspect.getfullargspec(func).args:
  76.         print('inspect.getfullargspec(func).args',inspect.getfullargspec(func).args) # ['x', 'y', 'debug']
  77.         raise TypeError('debug argument already defined')
  78.  
  79.     @wraps(func)
  80.     def wrapper(*args,debug=False,**kwargs):
  81.         if debug:
  82.             print('calling', func.__name__)
  83.         return func(*args,**kwargs)
  84.  
  85.     sig = inspect.signature(func)
  86.     # 获取func函数的参数列表
  87.     param = list(sig.parameters.values())
  88.  
  89.     # 添加debug参数
  90.     param.append(inspect.Parameter('debug',
  91.                                    inspect.Parameter.KEYWORD_ONLY,
  92.                                    default=False))
  93.  
  94.     wrapper.__signature__ = sig.replace(parameters=param)
  95.     return wrapper
  96.  
  97.  
  98. @optional_debug3
  99. def add4(x,y):
  100.     return  x + y
  101.  
  102.  
  103.  
  104. if __name__ == '__main__':
  105.  
  106.     # 1.optional_debug测试
  107.     r = add(1,2,debug = True) # calling add
  108.     print(r) # 3
  109.  
  110.     print('2-1.optional_debug2 -测试1')
  111.     # 2-1.optional_debug2 -测试1
  112.     # try:
  113.     #     add2(1,2)
  114.     # except TypeError as e:
  115.     #     print(e) # debug argument already defined
  116.  
  117.     print(' 2-2.optional_debug2 -测试2')
  118.     # 2-2.optional_debug2 -测试2
  119.     r2 = add3(2,2,debug = True) # calling add3
  120.     print(r2) # 4
  121.  
  122.     print('2-3.optional_debug2存在一个问题')
  123.     # 2-3.optional_debug2存在一个问题
  124.     # 被装饰的add3元数据中并没有debug参数(本意是想通过装饰器添加额外参数)
  125.     print(inspect.signature(add3)) # (x, y)
  126.  
  127.     # 3. 修复被装饰函数debug参数丢失问题
  128.     print(inspect.signature(add4)) # (x, y, *, debug=False)

五、使用类装饰器扩充类的功能

  1. #!/usr/bin/env python
  2. # -*- coding: utf-8 -*-
  3. # @Time    : 2024-04-07 17:24
  4. # @Author  : Maple
  5. # @File    : 12-使用类装饰器扩充类的功能.py
  6.  
  7. """通过反省或者重写类定义的某部分来修改它的行为，但是你又不希望使用继承或元类的方式。
  8. """
  9.  
  10. def log_getattribute(cls):
  11.  
  12.     org_getattribute = cls.__getattribute__
  13.  
  14.     def new_getattribute(self,name):
  15.         print('getting ',name)
  16.         return org_getattribute(self,name)
  17.  
  18.     cls.__getattribute__ = new_getattribute
  19.  
  20.     return cls
  21.  
  22. @log_getattribute
  23. class A:
  24.     def __init__(self,x):
  25.         self.x = x
  26.  
  27.     def spam(self):
  28.         pass
  29.  
  30. if __name__ == '__main__':
  31.  
  32.     # 1.属性测试
  33.     a = A('Maple') # getting  x
  34.     print(a.x) # Maple
  35.  
  36.     # 2.方法测试
  37.     a.spam() #getting  spam

六、使用元类控制实例的创建

  1. #!/usr/bin/env python
  2. # -*- coding: utf-8 -*-
  3. # @Time    : 2024-04-07 17:43
  4. # @Author  : Maple
  5. # @File    : 13-使用元类控制实例的创建.py
  6.  
  7. """
  8. 元类是type类的子类
  9. """
  10.  
  11. class NoInstance(type):
  12.     def __call__(self, *args, **kwargs):
  13.         raise TypeError("can't instanciate directly")
  14.  
  15. class Person(metaclass=NoInstance):
  16.  
  17.     def __init__(self,name):
  18.         self.name = name
  19.  
  20.     @staticmethod
  21.     def run():
  22.         print('grok is running')
  23.  
  24.  
  25. """利用元类实现单列模式
  26. """
  27.  
  28. class Singleton(type):
  29.  
  30.     # init方法是完成类(此例中是 Student )的初始化
  31.     # self表示Student类, cls.__instance即为类添加了一个类属性
  32.     def __init__(cls,*args,**kwargs):
  33.         # self代表元类Singleton的实例(注意元类是用来创建类的,因此其实例对象是一个类)
  34.         # 因此,此例中self代表Student类
  35.         cls.__instance = None
  36.         # super()代表type
  37.         """
  38.         *args 和 **kwargs：这些是位置参数和关键字参数的列表，它们在创建类对象时被传递给 type 的构造函数。通常，这些参数包括：
  39.         
  40.         --下面这3个参数其实都位于args元组中--
  41.         name：字符串，代表正在被创建的类的名称。
  42.         bases：元组，包含了类的所有基类。
  43.         class_dict：字典，包含了类定义中的所有属性和方法。
  44.         """
  45.         print('__init__方法中的args')
  46.         for a in args:
  47.             print('a: ',a)
  48.  
  49.         # 调用type的init方法,初始化需要创建的类：此例是Student
  50.         super().__init__(*args,**kwargs)
  51.  
  52.  
  53.     # 当要创建的类(此例中是 Student 类) 实例化时,会调用元类的call方法
  54.     def __call__(cls, *args, **kwargs):
  55.         #
  56.         if cls.__instance is None:
  57.             print('__call__方法中的args')
  58.             """
  59.             a:  Maple
  60.             a:  19
  61.             """
  62.             for a in args:
  63.                 print('a: ', a)
  64.  
  65.             # 调用type的call方法,返回一个实例对象(student),并存放在Student类的__instance属性中
  66.             # cls是Student类
  67.             cls.__instance = super().__call__(*args,**kwargs)
  68.             return cls.__instance
  69.         else:
  70.             return cls.__instance
  71.  
  72.  
  73. class Student(metaclass=Singleton):
  74.     def __init__(self,name,age):
  75.         self.name = name
  76.         self.age = age
  77.  
  78.  
  79.  
  80. if __name__ == '__main__':
  81.  
  82.     # 1. Person不能被实例化,run方法只能通过类调用
  83.     print('******** 1. Person不能被实例化,run方法只能通过类调用***************')
  84.     Person.run() # grok is running
  85.  
  86.     try:
  87.         p = Person('Maple')
  88.     except TypeError as e:
  89.         print(e) # can't instanciate directly
  90.  
  91.  
  92.     print('********2. 单例测试****************')
  93.     ## 2-1 类属性查看
  94.     print(Student.__dict__) #  {...Singleton__instance': None}
  95.  
  96.     ## 2-2 初始化实例对象
  97.     s1 = Student('Maple',19)
  98.     print(Student.__dict__)  # {..._Singleton__instance': <__main__.Student object at 0x00000180EB622D80>}}
  99.     s2 = Student('Maple', 19)
  100.     print(Student.__dict__)  # {..._Singleton__instance': <__main__.Student object at 0x00000180EB622D80>}}
  101.     print(s1 is s2) # True

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