如何解决用装饰器装饰 Python 类作为类
需要一些帮助来实现/理解装饰器作为一个类在 Python 中是如何工作的。我发现的大多数例子要么装饰一个类,但作为一个函数实现,要么作为一个类实现,但装饰一个函数。我的目标是创建作为类实现的装饰器并装饰类。
更具体地说,我想创建一个 @Logger
装饰器并在我的一些类中使用它。这个装饰器所做的只是在类中注入一个 self.logger
属性,所以每次我用 @Logger
装饰一个类时,我都可以在它的方法中 self.logger.debug()
。
一些初步问题:
- 装饰器的
__init__
接收什么作为参数?我只会接收装饰类和一些最终的装饰器参数,这实际上是大多数情况下会发生的情况,但请查看下面DOMElementFeatureExtractor
的输出。为什么它会收到所有这些参数? -
__call__
方法怎么样?它会收到什么? - 如何为装饰器 (
@Logger(x='y')
) 提供参数?会传递给__init__
方法吗? - 我真的应该在
__call__
方法中返回类的实例吗? (只有这样我才能让它工作) - 链接装饰器怎么样?如果之前的装饰器已经返回了一个类的实例,这将如何工作?为了能够
@Logger @Counter MyClass:
,我应该在下面的示例中修复什么?
请看一下这个示例代码。我已经创建了一些虚拟示例,但最后你可以看到我真实项目中的一些代码。
你可以在最后找到输出。
对于理解作为类实现的 Python 类装饰器的任何帮助,我们将不胜感激。
谢谢
from abc import ABC,abstractmethod
class ConsoleLogger:
def __init__(self):
pass
def info(self,message):
print(f'INFO {message}')
def warning(self,message):
print(f'WARNING {message}')
def error(self,message):
print(f'ERROR {message}')
def debug(self,message):
print(f'DEBUG {message}')
class Logger(object):
""" Logger decorator,adds a 'logger' attribute to the class """
def __init__(self,cls,*args,**kwargs):
print(cls,**kwargs)
self.cls = cls
def __call__(self,**kwargs):
print(self.cls.__name__)
logger = ConsoleLogger()
setattr(self.cls,'logger',logger)
return self.cls(*args,**kwargs)
class Counter(object):
""" Counter decorator,counts how many times a class has been instantiated """
count = 0
def __init__(self,**kwargs):
self.cls = cls
def __call__(self,**kwargs):
count += 1
print(f'Class {self.cls} has been initialized {count} times')
return self.cls(*args,**kwargs)
@Logger
class A:
""" Simple class,no inheritance,no arguments in the constructor """
def __init__(self):
self.logger.info('Class A __init__()')
class B:
""" Parent class for B1 """
def __init__(self):
pass
@Logger
class B1(B):
""" Child class,still no arguments in the constructor """
def __init__(self):
super().__init__()
self.logger.info('Class B1 __init__()')
class C(ABC):
""" Abstract class """
def __init__(self):
super().__init__()
@abstractmethod
def do_something(self):
pass
@Logger
class C1(C):
""" Concrete class,implements C """
def __init__(self):
self.logger.info('Class C1 __init__()')
def do_something(self):
self.logger.info('something')
@Logger
class D:
""" Class receives parameter on intantiation """
def __init__(self,color):
self.color = color
self.logger.info('Class D __init__()')
self.logger.debug(f'color = {color}')
class AbstractGenerator(ABC):
def __init__(self):
super().__init__()
self.items = None
self.next_item = None
@abstractmethod
def __iter__(self):
pass
def __next__(self):
pass
def __len__(self):
pass
def __getitem__(self,key):
pass
class AbstractDOMElementExtractor(AbstractGenerator):
def __init__(self,parameters,content):
super().__init__()
self.parameters = parameters
self.content = content
@Logger
class DOMElementExtractor(AbstractDOMElementExtractor):
def __init__(self,content):
super().__init__(parameters,content)
def __iter__(self):
self.logger.debug('__iter__')
def __next__(self):
self.logger.debug('__next__')
def __len__(self):
self.logger.debug('__len__')
def __getitem__(self,key):
self.logger.debug('__getitem__')
class DOMElementFeatureExtractor(DOMElementExtractor):
def __init__(self,content)
class DocumentProcessor:
def __init__(self):
self.dom_element_extractor = DOMElementExtractor(parameters={},content='')
def process(self):
self.dom_element_extractor.__iter__()
a = A()
b1 = B1()
c1 = C1()
c1.do_something()
d = D(color='Blue')
document_processor = DocumentProcessor()
document_processor.process()
输出:
<class '__main__.A'>
<class '__main__.B1'>
<class '__main__.C1'>
<class '__main__.D'>
<class '__main__.DOMElementExtractor'>
DOMElementFeatureExtractor (<__main__.Logger object at 0x7fae27c26400>,) {'__module__': '__main__','__qualname__': 'DOMElementFeatureExtractor','__init__': <function DOMElementFeatureExtractor.__init__ at 0x7fae27c25840>,'__classcell__': <cell at 0x7fae27cf09d8: empty>}
A
INFO Class A __init__()
B1
INFO Class B1 __init__()
C1
INFO Class C1 __init__()
INFO something
D
INFO Class D __init__()
DEBUG color = Blue
DOMElementExtractor
DEBUG __iter__
解决方法
不会是一个完整的答案,但我认为回顾装饰者的基础知识会有所帮助。这就是装饰的样子:
@Logger
class A:
# A's code
根据定义,它相当于这样做:
class A
# A's code
A = Logger(A) # Logger has to be callable because...it's called
来源经常说装饰器“修改”,但这实际上只是预期用途。从技术上讲,您需要的只是 A
有一个定义(所以是一个函数、方法或类)和 Logger
是可调用的。如果 Logger
返回 "Hello,World"
,那就是 A
。
好的,让我们假设我们暂时没有装饰 A
并考虑一下 Logger(A)
需要什么才能“修改”。好吧,A
是一个类,您调用一个类来创建实例:A(*args)
。因此,Logger(A)(*args)
也必须是 A
的实例。但是 Logger(A)
不是类 A
,它是 Logger
的一个实例。幸运的是,您可以通过在类中定义 __call__
方法使实例可调用。 Logger
的 __call__
方法调用存储在其 cls
属性中的类并返回实例。
至于装饰器中的参数,它也有助于思考它的等价物。您有兴趣这样做:
@Logger(x='y')
class A:
# A code
所以它等价于:
class A:
# A code
A = Logger(x = 'y')(A)
请注意,Logger
本身不将 A
作为参数。它将 'y'
作为参数并返回 另一个 将 A
作为参数的可调用对象。因此,如果 Logger
是一个类,那么 Logger(x = 'y')
将是一个 Logger
实例。如果类具有 __call__
方法,则类的实例也可以用作装饰器!
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