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Python 面向切面编程 AOP 和装饰器_什么是面向切面编程 python

作者：stabc | 2024-01-29 19:50:14

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什么是面向切面编程 python

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。

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：

  1. def a():
  2.     def b():
  3.         print("I'm b")
  4.     b()
  5.     c = b
  6.     return c
  7.  
  8. d = a()
  9. d()
  10. b()
  11. c()
  12.  
  13.  
  14. # 输出结果为：
  15. I'm b
  16. I'm b
  17. 抛出 NameError: name 'b' is not defined 错误
  18. 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：

  1. def a():
  2.     print("I'm a")
  3.  
  4. def b(func):
  5.     print("I'm b")
  6.     func()
  7.  
  8. b(a)
  9.  
  10.  
  11. # 输出结果：
  12. I'm b
  13. 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：

  1. def a():
  2.     print("I'm a")
  3.  
  4.  
  5. def b(func):
  6.     print('在函数执行前，做一些操作')
  7.     func()
  8.     print("在函数执行后，做一些操作")
  9.  
  10. b(a)
  11.  
  12. # 输出结果：
  13. 在函数执行前，做一些操作
  14. I'm a
  15. 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：

  1. def a():
  2.     print("I'm a")
  3.  
  4. def c(func):
  5.     def b():
  6.         print('在函数执行前，做一些操作')
  7.         func()
  8.         print("在函数执行后，做一些操作")
  9.     return b
  10.  
  11. a = c(a)
  12. a()
  13.  
  14.  
  15. # 输出结果：
  16. 在函数执行前，做一些操作
  17. I'm a
  18. 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：

  1. def c(func):
  2.     def b():
  3.         print('在函数执行前，做一些操作')
  4.         func()
  5.         print("在函数执行后，做一些操作")
  6.     return b
  7.  
  8. @c
  9. def a():
  10.     print("I'm a")
  11.  
  12. a()
  13.  
  14.  
  15. # 输出结果：
  16. 在函数执行前，做一些操作
  17. I'm a
  18. 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：

  1. def c(func):
  2.     def b():
  3.         print('在函数执行前，做一些操作')
  4.         result = func()
  5.         print("在函数执行后，做一些操作")
  6.         return result
  7.     return b
  8.  
  9. @c
  10. def a():
  11.     print("函数执行中。。。")
  12.     return "I'm a"
  13.  
  14. print(a())
  15.  
  16.  
  17. # 输出结果：
  18. 在函数执行前，做一些操作
  19. 函数执行中。。。
  20. 在函数执行后，做一些操作
  21. 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：

  1. def c(func):
  2.     def b(name, age):
  3.         print('在函数执行前，做一些操作')
  4.         result = func(name, age)
  5.         print("在函数执行后，做一些操作")
  6.         return result
  7.     return b
  8.  
  9. @c
  10. def a(name, age):
  11.     print("函数执行中。。。")
  12.     return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)
  13.  
  14. print(a('Amos', 24))
  15.  
  16.  
  17. # 输出结果：
  18. 在函数执行前，做一些操作
  19. 函数执行中。。。
  20. 在函数执行后，做一些操作
  21. 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：

  1. def c(func):
  2.     def b(*args, **kwargs):
  3.         print('在函数执行前，做一些操作')
  4.         result = func(*args, **kwargs)
  5.         print("在函数执行后，做一些操作")
  6.         return result
  7.     return b
  8.  
  9. @c
  10. def a(name, age):
  11.     print('函数执行中。。。')
  12.     return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)
  13.  
  14. @c
  15. def d(sex, height):
  16.     print('函数执行中。。。')
  17.     return '性别：{}，身高：{}'.format(sex, height)
  18.  
  19. print(a('Amos', 24))
  20. print(d('男', 175))
  21.  
  22. 输出结果：
  23. 在函数执行前，做一些操作
  24. 函数执行中。。。
  25. 在函数执行后，做一些操作
  26. 我是 Amos, 今年24岁 
  27.  
  28. 在函数执行前，做一些操作
  29. 函数执行中。。。
  30. 在函数执行后，做一些操作
  31. 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：

  1. def c(func):
  2.     def b(*args, **kwargs):
  3.         print('在函数执行前，做一些操作')
  4.         result = func(*args, **kwargs)
  5.         print("在函数执行后，做一些操作")
  6.         return result
  7.     return b
  8.  
  9. @c
  10. def a(name, age):
  11.     print('函数执行中。。。')
  12.     return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)
  13.  
  14. print(a.__name__)
  15.  
  16. # 输出结果：
  17. 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：

  1. from functools import wraps
  2.  
  3.  
  4. def c(func):
  5.     @wraps(func)
  6.     def b(*args, **kwargs):
  7.         print('在函数执行前，做一些操作')
  8.         result = func(*args, **kwargs)
  9.         print("在函数执行后，做一些操作")
  10.         return result
  11.     return b
  12.  
  13. @c
  14. def a(name, age):
  15.     print('函数执行中。。。')
  16.     return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)
  17.  
  18. print(a.__name__)
  19.  
  20.  
  21. # 输出结果：
  22. 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：

  1. from functools import wraps
  2.  
  3. def d(name):
  4.     def c(func):
  5.         @wraps(func)
  6.         def b(*args, **kwargs):
  7.             print('装饰器传入参数为：{}'.format(name))
  8.             print('在函数执行前，做一些操作')
  9.             result = func(*args, **kwargs)
  10.             print("在函数执行后，做一些操作")
  11.             return result
  12.         return b
  13.     return c
  14.  
  15. @d(name='我是装饰器参数')
  16. def a(name, age):
  17.     print('函数执行中。。。')
  18.     return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)
  19.  
  20. print(a('Amos', 24))
  21.  
  22.  
  23. # 输出结果：
  24. 装饰器传入参数为：我是装饰器参数
  25. 在函数执行前，做一些操作
  26. 函数执行中。。。
  27. 在函数执行后，做一些操作
  28. 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：

  1. from functools import wraps
  2.  
  3. def d(name):
  4.     def c(func):
  5.         @wraps(func)
  6.         def b(*args, **kwargs):
  7.             print('装饰器传入参数为：{}'.format(name))
  8.             print('我是装饰器d: 在函数执行前，做一些操作')
  9.             result = func(*args, **kwargs)
  10.             print("我是装饰器d: 在函数执行后，做一些操作")
  11.             return result
  12.         return b
  13.     return c
  14.  
  15.  
  16. def e(name):
  17.     def c(func):
  18.         @wraps(func)
  19.         def b(*args, **kwargs):
  20.             print('装饰器传入参数为：{}'.format(name))
  21.             print('我是装饰器e: 在函数执行前，做一些操作')
  22.             result = func(*args, **kwargs)
  23.             print("我是装饰器e: 在函数执行后，做一些操作")
  24.             return result
  25.         return b
  26.     return c
  27.  
  28.  
  29. @e(name='我是装饰器e')
  30. @d(name='我是装饰器d')
  31. def func_a(name, age):
  32.     print('函数执行中。。。')
  33.     return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)
  34.  
  35. print(func_a('Amos', 24))
  36.  
  37.  
  38.  
  39. # 输出结果：
  40. 装饰器传入参数为：我是装饰器e
  41. 我是装饰器e: 在函数执行前，做一些操作
  42.  
  43. 装饰器传入参数为：我是装饰器d
  44. 我是装饰器d: 在函数执行前，做一些操作
  45. 函数执行中。。。
  46. 我是装饰器d: 在函数执行后，做一些操作
  47.  
  48. 我是装饰器e: 在函数执行后，做一些操作
  49. 我是 Amos, 今年24岁 

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。

  1. @d
  2. @c
  3. @b
  4. def a():
  5.     pass

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

  1. from functools import wraps
  2.  
  3. def d(name):
  4.     def c(func):
  5.         @wraps(func)
  6.         def b(*args, **kwargs):
  7.             print('装饰器传入参数为：{}'.format(name))
  8.             print('在函数执行前，做一些操作')
  9.             result = func(*args, **kwargs)
  10.             print("在函数执行后，做一些操作")
  11.             return result
  12.         return b
  13.     return c
  14.  
  15. @d(name='我是装饰器参数')
  16. def a(name, age):
  17.     print('函数执行中。。。')
  18.     return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)
  19.  
  20. print(a.__class__)
  21.  
  22. # 输出结果：
  23. <class 'function'>

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：

  1. from functools import wraps
  2.  
  3. class D(object):
  4.     def __init__(self, name):
  5.         self._name = name
  6.  
  7.     def __call__(self, func):
  8.         @wraps(func)
  9.         def wrapper(*args, **kwargs):
  10.             print('装饰器传入参数为：{}'.format(self._name))
  11.             print('在函数执行前，做一些操作')
  12.             result = func(*args, **kwargs)
  13.             print("在函数执行后，做一些操作")
  14.             return result
  15.         return wrapper
  16.  
  17. @D(name='我是装饰器参数')
  18. def a(name, age):
  19.     print('函数执行中。。。')
  20.     return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)
  21.  
  22. print(a.__class__)
  23.  
  24. # 输出结果：
  25. <class 'function'>

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：

  1. from functools import wraps
  2.  
  3. class D(object):
  4.     def __call__(self, func):
  5.         @wraps(func)
  6.         def wrapper(*args, **kwargs):
  7.             print('在函数执行前，做一些操作')
  8.             result = func(*args, **kwargs)
  9.             print("在函数执行后，做一些操作")
  10.             return result
  11.         return wrapper
  12.  
  13. @D()
  14. def a(name, age):
  15.     print('函数执行中。。。')
  16.     return "我是 {}, 今年{}岁 ".format(name, age)
  17.  
  18. print(a.__class__)
  19.  
  20.  
  21. # 输出结果：
  22. <class 'function'>

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：

  1. from functools import wraps
  2.  
  3. def d(name):
  4.     def c(cls):
  5.         @wraps(cls)
  6.         def b(*args, **kwargs):
  7.             print('装饰器传入参数为：{}'.format(name))
  8.             print('在类初始化前，做一些操作')
  9.             instance = cls(*args, **kwargs)
  10.             print("在类初始化后，做一些操作")
  11.             return instance
  12.         return b
  13.     return c
  14.  
  15. @d(name='我是装饰器参数')
  16. class A(object):
  17.     def __init__(self, name, age):
  18.         self.name = name
  19.         self.age = age
  20.         print('类初始化实例，{} {}'.format(self.name, self.age))
  21.  
  22. a = A('Amos', 24)
  23. print(a.__class__)
  24. print(A.__class__)
  25.  
  26. # 输出结果：
  27. 装饰器传入参数为：我是装饰器参数
  28. 在类初始化前，做一些操作
  29. 类初始化实例，Amos 24
  30. 在类初始化后，做一些操作
  31. <class '__main__.A'>
  32. <class 'function'>

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：

  1. def desc(name):
  2.     def decorator(aClass):
  3.         class Wrapper(object):
  4.             def __init__(self, *args, **kwargs):
  5.                 print('装饰器传入参数为：{}'.format(name))
  6.                 print('在类初始化前，做一些操作')
  7.                 self.wrapped = aClass(*args, **kwargs)
  8.                 print("在类初始化后，做一些操作")
  9.  
  10.             def __getattr__(self, name):
  11.                 print('Getting the {} of {}'.format(name, self.wrapped))
  12.                 return getattr(self.wrapped, name)
  13.  
  14.             def __setattr__(self, key, value):
  15.                 if key == 'wrapped':  # 这里捕捉对wrapped的赋值
  16.                     self.__dict__[key] = value
  17.                 else:
  18.                     setattr(self.wrapped, key, value)
  19.  
  20.         return Wrapper
  21.     return decorator
  22.  
  23.  
  24. @desc(name='我是装饰器参数')
  25. class A(object):
  26.     def __init__(self, name, age):
  27.         self.name = name
  28.         self.age = age
  29.         print('类初始化实例，{} {}'.format(self.name, self.age))
  30.  
  31. a = A('Amos', 24)
  32. print(a.__class__)
  33. print(A.__class__)
  34. print(A.__name__)
  35.  
  36.  
  37. # 输出结果：
  38. 装饰器传入参数为：我是装饰器参数
  39. 在类初始化前，做一些操作
  40. 类初始化实例，Amos 24
  41. 在类初始化后，做一些操作
  42. <class '__main__.desc.<locals>.decorator.<locals>.Wrapper'>
  43. <class 'type'>
  44. 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。

如果各位有更好的方式能够完美实现类装饰器，欢迎留言交流。

OK，到此基本就将装饰器都说完了，理解了其原理，也就可以更好的灵活使用。

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