这篇文章主要介绍了Python 中@lazyprop 装饰器的用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
安装
pip install lazyprop
例子1
from lazyprop import lazyprop class Foo(object): def __init__(self): self.load_count = 0 @lazyprop def lazy(self): self.load_count += 1 f = Foo() f.lazy f.lazy f.lazy print(f.load_count)
输出：
1
例子2
from lazyprop import lazyprop class Foo(object): def __init__(self): self.load_count = 0 # @lazyprop def lazy(self): self.load_count += 1 f = Foo() f.lazy f.lazy f.lazy print(f.load_count)
输出：
0
补充：python语言中的AOP利器：装饰器
一、前言
面向切面编程（AOP）是一种编程思想，与OOP并不矛盾，只是它们的关注点相同。面向对象的目的在于抽象和管理，而面向切面的目的在于解耦和复用。
举两个大家都接触过的AOP的例子：
1）java中mybatis的@Transactional注解，大家知道被这个注解注释的函数立即就能获得DB的事务能力。
2）python中的with threading.Lock()，大家知道，被这个with代码块包裹的部分立即获得同步的锁机制。
这样我们把事务和加锁这两种与业务无关的逻辑抽象出来，在逻辑上解耦，并且可以轻松的做到代码复用。
二、上下文管理器contextlib
当然你可以使用with上下文管理器实现一些AOP的思想，这里有个模块叫contextlib可以帮助你简易的实现上下文管理器。
上下文管理最常见的例子是with open(‘file’) as fh，回收打开句柄的例子。
这种方式还是比较麻烦的，下面我们看一下python中的装饰器怎么样实现AOP编程。
三、装饰器：AOP的语法糖
python中的装饰器就是设计来实现切面注入功能的。下面给出几个例子，这几个例子都是在生产环境验证过的。
其中的任务管理机是伪代码，需要自己实现写数据库的逻辑。
1、重试逻辑
只要do函数被@retry_exp装饰，便可以获得指数退避的重试能力。
@retry_exp(max_retries=10) def do(): # do whatever pass
那retry_exp是如何实现的呢？
def retry_exp(max_retries=3, max_wait_interval=10, period=1, rand=False): def _retry(func): def __retry(*args, **kwargs): MAX_RETRIES = max_retries MAX_WA<mark style="color:transparent">来源gaodaimacom搞#代%码网</mark>IT_INTERVAL = max_wait_interval PERIOD = period RAND = rand retries = 0 error = None ok = False while retries <max_retries: try: ret **kwargs) ok=True return except exception, ex: error finally: if not ok: sleep_time=min(2 ** retries * period rand else randint(0, 2 retries) period, max_wait_interval) time.sleep(sleep_time) +=1 max_retries: error: raise else: exception("unknown") __retry _retry <pre></div><h3>2、降级开关</h3><p>只要do函数被@degrade装饰，就会安装app名称校验redis里的开关，一旦发现开关关闭，则do函数不被执行，也就是降级。</p><div class="gaodaimacode"><pre class="prettyprint linenums"> @degrade def do(app): # do whatever pass
那么degrade是怎样实现的呢？
def degrade(app): def _wrapper(function): def __wrapper(*args, **kwargs): value = None try: redis = codis_pool.get_connection() value = redis.get("dmonitor:degrade:%s" % app) except Exception, _: logger.info(traceback.format_exc()) if not value or int(value) != 1: function() logger.info("[degrade] is_on: %s" % app) else: logger.info("[degrade] is_off: %s" % app) return __wrapper return _wrapper
3、任务状态机
这个是最常用的，我们需要跟踪落盘DB一个任务的执行状态(等待调度，执行中，执行成功，执行失败)
一旦do方法被@tasks_decorator装饰，就获得了这样的能力。对item_param(是个json)中task_id指明的任务进行状态管理。
@tasks_decorator def do(item_param): # do whatever pass
tasks_decorator是怎样实现的呢？
def tasks_decorator(function): def _wrap(*args, **kwargs): param_dict = kwargs.get('item_param') task_id = param_dict.get('task_id') try: param_dict.update({'status': TaskStatus.Waiting, 'start_time': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}) try: manager_dao.save_task(param_dict) except Exception, ex: pass _update_task_status(task_id, TaskStatus.Doing) function(*args, **kwargs) _update_task_status(task_id, TaskStatus.Done) except Exception as e: time.sleep(0.5) _update_task_status(task_id, TaskStatus.Fail, unicode(e.message)) raise return _wrap
4、全局唯一性
在分布式+异步环境中，如果想保证exactly once是需要额外的逻辑的，其实主要是实现唯一键，一旦唯一键实现了，就可以使用公共缓存redis进行唯一键判定了。
do函数被unique装饰，那么对于task_id对应的任务，全局只会执行一次。
@unique def do(task_id): # do whatever pass
unique是怎样实现的呢？
def unique(function): def _wrap(*args, **kwargs): task_id = kwargs.get('task_id') try: redis = codis_pool.get_connection() key = "unique:%s" % task_id if not redis.setnx(key): redis.expire(key, 24*60*60) function(*args, **kwargs) except Exception as e: logger.error(traceback.format_exc()) raise return _wrap
四、总结
AOP在少量增加代码复杂度的前提下，显著的获得以下优点：
1、使得功能逻辑和业务逻辑解耦，功能和业务的修改完全独立，代码结构清晰，开发方便
2、一键注入，代码复用程度高，扩展方便
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持gaodaima搞代码网。
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