使用Python装饰器在Django框架下去除冗余代码的教程

 更新时间:2015年04月16日 17:43:57   投稿:goldensun  
这篇文章主要介绍了使用Python装饰器在Django框架下去除冗余代码的教程,主要是处理JSON代码的一些冗余,需要的朋友可以参考下

 Python装饰器是一个消除冗余的强大工具。随着将功能模块化为大小合适的方法,即使是最复杂的工作流,装饰器也能使它变成简洁的功能。

例如让我们看看Django web框架,该框架处理请求的方法接收一个方法对象,返回一个响应对象:
 

def handle_request(request):
  return HttpResponse("Hello, World")

我最近遇到一个案例,需要编写几个满足下述条件的api方法:

  •     返回json响应
  •     如果是GET请求,那么返回错误码

做为一个注册api端点例子,我将会像这样编写:
 

def register(request):
  result = None
  # check for post only
  if request.method != 'POST':
    result = {"error": "this method only accepts posts!"}
  else:
    try:
      user = User.objects.create_user(request.POST['username'],
                      request.POST['email'],
                      request.POST['password'])
      # optional fields
      for field in ['first_name', 'last_name']:
        if field in request.POST:
          setattr(user, field, request.POST[field])
      user.save()
      result = {"success": True}
    except KeyError as e:
      result = {"error": str(e) }
  response = HttpResponse(json.dumps(result))
  if "error" in result:
    response.status_code = 500
  return response

然而这样我将会在每个api方法中编写json响应和错误返回的代码。这将会导致大量的逻辑重复。所以让我们尝试用装饰器实现DRY原则吧。

装饰器简介

如果你不熟悉装饰器,我可以简单解释一下,实际上装饰器就是有效的函数包装器,python解释器加载函数的时候就会执行包装器,包装器可以修改函数的接收参数和返回值。举例来说,如果我想要总是返回比实际返回值大一的整数结果,我可以这样写装饰器:
 

# a decorator receives the method it's wrapping as a variable 'f'
def increment(f):
  # we use arbitrary args and keywords to
  # ensure we grab all the input arguments.
  def wrapped_f(*args, **kw):
    # note we call f against the variables passed into the wrapper,
    # and cast the result to an int and increment .
    return int(f(*args, **kw)) + 1
  return wrapped_f # the wrapped function gets returned.

现在我们就可以用@符号和这个装饰器去装饰另外一个函数了:
 

@increment
def plus(a, b):
  return a + b
 
result = plus(4, 6)
assert(result == 11, "We wrote our decorator wrong!")

装饰器修改了存在的函数,将装饰器返回的结果赋值给了变量。在这个例子中,'plus'的结果实际指向increment(plus)的结果。

对于非post请求返回错误

现在让我们在一些更有用的场景下应用装饰器。如果在django中接收的不是POST请求,我们用装饰器返回一个错误响应。
 

def post_only(f):
  """ Ensures a method is post only """
  def wrapped_f(request):
    if request.method != "POST":
      response = HttpResponse(json.dumps(
        {"error": "this method only accepts posts!"}))
      response.status_code = 500
      return response
    return f(request)
  return wrapped_f

现在我们可以在上述注册api中应用这个装饰器:
 

@post_only
def register(request):
  result = None
  try:
    user = User.objects.create_user(request.POST['username'],
                    request.POST['email'],
                    request.POST['password'])
    # optional fields
    for field in ['first_name', 'last_name']:
      if field in request.POST:
        setattr(user, field, request.POST[field])
    user.save()
    result = {"success": True}
  except KeyError as e:
    result = {"error": str(e) }
  response = HttpResponse(json.dumps(result))
  if "error" in result:
    response.status_code = 500
  return response

现在我们就有了一个可以在每个api方法中重用的装饰器。

发送json响应

为了发送json响应(同时处理500状态码),我们可以新建另外一个装饰器:
 

def json_response(f):
  """ Return the response as json, and return a 500 error code if an error exists """
  def wrapped(*args, **kwargs):
    result = f(*args, **kwargs)
    response = HttpResponse(json.dumps(result))
    if type(result) == dict and 'error' in result:
      response.status_code = 500
return response

现在我们就可以在原方法中去除json相关的代码,添加一个装饰器做为代替:

post_only
@json_response
def register(request):
  try:
    user = User.objects.create_user(request.POST['username'],
                    request.POST['email'],
                    request.POST['password'])
    # optional fields
    for field in ['first_name', 'last_name']:
      if field in request.POST:
        setattr(user, field, request.POST[field])
    user.save()
    return {"success": True}
  except KeyError as e:
    return {"error": str(e) }

现在,如果我需要编写新的方法,那么我就可以使用装饰器做冗余的工作。如果我要写登录方法,我只需要写真正相关的代码:
 

@post_only
@json_response
def login(request):
  if request.user is not None:
    return {"error": "User is already authenticated!"}
  user = auth.authenticate(request.POST['username'], request.POST['password'])
  if user is not None:
    if not user.is_active:
      return {"error": "User is inactive"}
    auth.login(request, user)
    return {"success": True, "id": user.pk}
  else:
    return {"error": "User does not exist with those credentials"}

BONUS: 参数化你的请求方法

我曾经使用过Tubogears框架,其中请求参数直接解释转递给方法这一点我很喜欢。所以要怎样在Django中模仿这一特性呢?嗯,装饰器就是一种解决方案!

例如:
 

def parameterize_request(types=("POST",)):
  """
  Parameterize the request instead of parsing the request directly.
  Only the types specified will be added to the query parameters.
 
  e.g. convert a=test&b=cv in request.POST to
  f(a=test, b=cv)
  """
  def wrapper(f):
    def wrapped(request):
      kw = {}
      if "GET" in types:
        for k, v in request.GET.items():
          kw[k] = v
      if "POST" in types:
        for k, v in request.POST.items():
          kw[k] = v
      return f(request, **kw)
    return wrapped
  return wrapper

注意这是一个参数化装饰器的例子。在这个例子中,函数的结果是实际的装饰器。

现在我就可以用参数化装饰器编写方法了!我甚至可以选择是否允许GET和POST,或者仅仅一种请求参数类型。
 

@post_only
@json_response
@parameterize_request(["POST"])
def register(request, username, email, password,
       first_name=None, last_name=None):
  user = User.objects.create_user(username, email, password)
  user.first_name=first_name
  user.last_name=last_name
  user.save()
  return {"success": True}

现在我们有了一个简洁的、易于理解的api。

BONUS #2: 使用functools.wraps保存docstrings和函数名

很不幸,使用装饰器的一个副作用是没有保存方法名(__name__)和docstring(__doc__)值:
 

def increment(f):
  """ Increment a function result """
  wrapped_f(a, b):
    return f(a, b) + 1
  return wrapped_f
 
@increment
def plus(a, b)
  """ Add two things together """
  return a + b
 
plus.__name__ # this is now 'wrapped_f' instead of 'plus'
plus.__doc__  # this now returns 'Increment a function result' instead of 'Add two things together'

这将对使用反射的应用造成麻烦,比如Sphinx,一个 自动生成文档的应用。

为了解决这个问题,我们可以使用'wraps'装饰器附加上名字和docstring:
 

from functools import wraps
 
def increment(f):
  """ Increment a function result """
  @wraps(f)
  wrapped_f(a, b):
    return f(a, b) + 1
  return wrapped_f
 
@increment
def plus(a, b)
  """ Add two things together """
  return a + b
 
plus.__name__ # this returns 'plus'
plus.__doc__  # this returns 'Add two things together'

BONUS #3: 使用'decorator'装饰器

如果仔细看看上述使用装饰器的方式,在包装器声明和返回的地方也有不少重复。

你可以安装python egg 'decorator',其中包含一个提供装饰器模板的'decorator'装饰器!

使用easy_install:
 

$ sudo easy_install decorator

或者Pip:
 

$ pip install decorator

然后你可以简单的编写:

 

from decorator import decorator
 
@decorator
def post_only(f, request):
  """ Ensures a method is post only """
  if request.method != "POST":
    response = HttpResponse(json.dumps(
      {"error": "this method only accepts posts!"}))
    response.status_code = 500
    return response
  return f(request)

这个装饰器更牛逼的一点是保存了__name__和__doc__的返回值,也就是它封装了 functools.wraps的功能!

相关文章

  • python中的正斜杠与反斜杠实例验证

    python中的正斜杠与反斜杠实例验证

    这篇文章主要介绍了python中的正斜杠与反斜杠实例验证,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2023-03-03
  • 15个高级Python技巧提高代码效率更加Pythonic

    15个高级Python技巧提高代码效率更加Pythonic

    Python 是一种多用途、功能强大的编程语言,具有广泛的特性和能力,在本文中,我们将探讨 15 个高级 Python 技巧,它们有助于改善您的开发工作流程,并使您的代码更加高效,更加 Pythonic
    2023-12-12
  • Python实现自定义函数的5种常见形式分析

    Python实现自定义函数的5种常见形式分析

    这篇文章主要介绍了Python实现自定义函数的5种常见形式,结合实例形式较为详细的分析了Python自定义函数相关的参数、默认值、隐函数等相关操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下
    2018-06-06
  • 详细一文带你分清Python中的模块、包和库

    详细一文带你分清Python中的模块、包和库

    这篇文章主要介绍了详细一文带你分清Python中的模块、包和库,Python 模块(Module),是一个 Python 文件,以 .py 结尾,包含了 Python 对象定义和Python语句,模块能定义函数,类和变量,模块也能包含可执行的代码,需要的朋友可以参考下
    2023-08-08
  • YOLOv5中SPP/SPPF结构源码详析(内含注释分析)

    YOLOv5中SPP/SPPF结构源码详析(内含注释分析)

    其实关于YOLOv5的网络结构其实网上相关的讲解已经有很多了,但是觉着还是有必要再给大家介绍下,下面这篇文章主要给大家介绍了关于YOLOv5中SPP/SPPF结构源码的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2022-05-05
  • Pandas时间序列:重采样及频率转换方式

    Pandas时间序列:重采样及频率转换方式

    今天小编就为大家分享一篇Pandas时间序列:重采样及频率转换方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-12-12
  • python去除字符串中换行符的四种方法

    python去除字符串中换行符的四种方法

    python中换行符的作用就是将字符串划分为上下两行去输出显示,但是在有些情况下是不需要去用到换行符的,这个时候就要用方法将其给去除掉,这一篇文章小编会来给大家介绍一下python去除字符串中换行符的方法,感兴趣的话就一起往下看看吧
    2024-04-04
  • Python实现提取语句中的人名

    Python实现提取语句中的人名

    这篇文章主要为大家介绍一个小工具:可以将语句中的人名提取出来。文中的示例代码简洁易懂,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
    2022-01-01
  • python使用celery实现订单超时取消

    python使用celery实现订单超时取消

    这篇文章主要为大家详细介绍了python使用celery实现订单超时取消,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2021-03-03
  • OpenCV中VideoCapture类的使用详解

    OpenCV中VideoCapture类的使用详解

    这篇文章主要介绍了OpenCV中VideoCapture类的使用详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-02-02

最新评论