setattr和getattr操作

首先我們來看下setattr和getattr這兩個方法，attr是attribute的縮寫，也就是屬性的意思。我們搞明白了這個單詞的意思之后就簡單了，根據(jù)字面可以理解到，這兩個方法一個是設置屬性一個是獲取屬性。

是的，就是這么簡單，沒錯。

其中getattr尤其簡單，基本上等價于使用.去獲取屬性。

我們來看一個最簡單的例子，我們先創(chuàng)建一個類，然后給它附上一個屬性。

classA:

def__init__(self):

self.name='hello'

之后，我們可以使用getattr方法去獲得它的name屬性：

a=A()

getattr(a,'name')

有get自然就有set，我們也可以通過setattr為它附上新的屬性。第二個參數(shù)是新增的屬性名稱，第三個參數(shù)是屬性的值。

setattr(a,'age',18)

這樣，當我們?nèi)?zhí)行a.age的時候，就會獲得18。這里要注意的是，我們只是單純地為a這個實例創(chuàng)建了新的屬性，并沒有更改A這個類中的定義。所以其他A這個類的實例并不會受到影響，另外如果我們將多個值賦值給了同一個屬性名會發(fā)生覆蓋，也就是后面的覆蓋前面的。

屬性這個詞在Python中的定義是比較寬泛的，除了變量可以稱作是屬性，函數(shù)也一樣可以作為屬性。也就是說我們除了可以添加一個變量之外，也可以添加一個函數(shù)。

我們來看個例子：

defprint_log():

print('Thisisalog')

這是一個簡單的demo方法，我們通過setattr將它賦值給實例a，那么我們就可以在實例a中調(diào)用它了。

不僅僅如此，類也一樣可以通過setattr方法設置。

理解了setattr和getattr的用法之后，我們不禁有一個問題，我們通過.操作不香嗎，為什么還要搞一個setattr和getattr出來呢?

如果我們自己寫代碼寫著玩，當然是用.操作更方便，但如果是實際的開發(fā)場景。很有可能我們需要添加的屬性的名稱是個變量，而不是寫死的，也就是說是可配置的。這個時候就不能通過.了，我們考慮問題的時候不能僅僅從功能入手，也需要思考一下它的使用場景。

為裝飾器定義屬性setattr我們都已經(jīng)熟悉了，接下來回到正題。Python當中一切都是對象，同樣函數(shù)也是對象。既然函數(shù)也是對象，那么我們就可以給函數(shù)也設置屬性。裝飾器的本質(zhì)就是函數(shù)，所以我們可以給裝飾器內(nèi)包裝的函數(shù)也設置屬性，為了方便大家理解，我先不用setattr，讓大家看看單純的帶屬性的裝飾器是什么樣的。

defdecorate(func):

logmsg=func.__name__

@wraps(func)

defwrapper(*args,**kwargs):

print(logmsg)

returnfunc(*args,**kwargs)

defset_message(newmsg):

nonlocallogmsg

logmsg=newmsg

wrapper.set_message=set_message

returnwrapper

如果我們把set_message這個方法拿掉的話，它就是一個普普通通的裝飾器。set_message方法當中，我們使用nonlocal關鍵字修改了logmsg這個變量的值，而這個值會在裝飾器的包裝函數(shù)當中用到。也就是說我們通過調(diào)用set_message方法，可以修改這個裝飾器的運行結果和邏輯。

這里，我們沒用裝飾器，而是簡單地使用了.關鍵字來對它進行了賦值。還是和之前說的一樣，這樣當然是可以的，但是如果我們想要配置這個name就做不到了。最常見的場景就是區(qū)分線上和測試環(huán)境，一種做法是在接口的名字之前加上一個標識，比如線上是online，測試環(huán)境是test或者是dev。通過這種方法區(qū)分不同環(huán)境的邏輯。

所以比較好的方法是將這個邏輯也寫成一個裝飾器，將被包裝的方法作為參數(shù)傳入。如果你看明白了上一篇文章，熟悉裝飾器傳參的話，這段代碼對你來說應該很簡單。

defattach(obj):

@wraps(obj)

defwrapper(func):

setattr(obj,func.__name__,func)

returnfunc

returnwrapper

有了attach這個裝飾器之后，我們只需要給set_message這個方法加上注解，將被包裝的函數(shù)作為參數(shù)傳入即可。

@attach(wrapper)

defset_message(newmsg):

nonlocallogmsg

logmsg=newmsg

如果只是想要實現(xiàn)功能，而不追求規(guī)范的話，可以使用partial來簡化代碼，減少它的層次結構：

defattach(obj,func=None):

iffuncisNone:

returnpartial(attach_wrapper,obj)

setattr(obj,func.__name__,func)

returnfunc

這樣寫也是可以work的，只要熟悉partial的用法，應該也不難理解。

讓函數(shù)為所欲為如果你是一個程序員，你面臨一個變動很頻繁的業(yè)務，你無法預知之后的需求情況，想要代碼有足夠大的機動余地，這個時候可以利用強大的setattr給程序留一個“后門”，方便后面臨時修改。

具體的做法其實很簡單，我們在裝飾器當中定義一個dict，用來存儲自定義的函數(shù)。再實現(xiàn)一個set_func方法將自定義的函數(shù)存儲進這個dict當中，只有就可以通過參數(shù)，在不修改裝飾器的情況下自由變更裝飾器內(nèi)的邏輯了。

我們來看代碼：

defdecorate(func):

func_dict={}

@wraps(func)

defwrapper(*args,**kwargs):

#通過key來選擇應該調(diào)用哪一個函數(shù)作為裝飾器的邏輯

ifkwargs.get('key')isnotNone:

func_dict[kwargs['key']](*args,**kwargs)

returnfunc(*args,**kwargs)

#將函數(shù)名和函數(shù)作為參數(shù)傳入，存儲在dict中

@attach(wrapper)

defset_func(func_name,func):

nonlocalfunc_dict

func_dict[func_name]=func

returnwrapper

我們再來看一個使用的例子：

deftest(*args,**kw):

print('test')

add.set_func('test',test)

add(3,4,key='test')

這樣，我們就把test方法中的邏輯放入了裝飾器當中，只有我們需要，我們還可以寫出其他的方法，來自定義我們對裝飾器的需求，而又不需要修改裝飾器內(nèi)部的邏輯。不僅如此，我們還可以在主體函數(shù)的前后都加上這樣的邏輯，真的可以說是為所欲為了。

當然一般情況下我們用不到這樣的騷操作，但是能夠?qū)懗鰜砘蛘哒f看懂這樣的功能，那就說明關于裝飾器的理解已經(jīng)算是入門了。

結尾裝飾器可以說是函數(shù)式編程在Python當中最重要的使用渠道，在許多Python工具和框架當中大量使用。其實我們學習的并不僅僅是裝飾器的一兩種奇淫技巧，也是函數(shù)式編程的一些思想和理念。當我們將這些理念理解深刻了之后，不僅僅是Python，同樣可以在許多其他的領域獲得突飛猛進的進步。

以上內(nèi)容為大家介紹了怎么在Python裝飾器中自定義功能呢?希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。