如何使用 Python 类装饰器，实现代码 clean

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如何使用 Python 类装饰器，实现代码 clean?今天番茄加速就来给大家讲解一下。

　　实现同样一个功能，用 Java 语言可能得 50 行，而用 Python 可能只需 10 行，可能很多读者在没有学 Python 前，就从用过 Python 的前辈那里，听说过这个，然后自己也开始去学 Python 的。

　　 Python 的确简洁、优雅，很多读者包括我，都为之着迷。

　　今天通过一个小例子，再次认识 Python 的 clean 之道：

　　我们想要检查每个参数，确保不能出现整数类型。使用类装饰器，便能做到 clean，通用：

　　 import functools

　　 class ValidateParameters:

　　 def __init__(self, func):

　　# 确保 func 被装饰后函数信息不被改变

　　 functools.update_wrapper(self, func)

　　 self.func = func

　　# 重写此方法，让类对象变得可调用

　　 def __call__(self, *parameters):

　　 if any([isinstance(item, int) for item in parameters]):

　　 raise TypeError("Parameter shouldn't be int!!")

　　 else:

　　 return self.func(*parameters)

　　使用上面的类，开始装饰我们的各种函数，比如连接字符串函数 concat，第一次调用传参都为字符串，类型满足要求;第二次调用传参有整数类型，抛出异常：Parameter shouldn't be int!!

　　 @ValidateParameters

　　 def concat(*list_string):

　　 return "".join(list_string)

　　# returns anb

　　 print(concat("a", "n", "b"))

　　# raises Error.

　　 print(concat("a", 1, "c"))

　　任意一个想要有类型检查的函数，都可以装饰上 ValidateParemeters，如下 capital 函数，实现串联字符串后，且首字母大写：

　　 @ValidateParameters

　　 def capital(*list_string):

　　 return concat(*list_string).capitalize()

　　 print(capital("a", "n", "b"))

　　 print(capital(2, "n", "b"))

　　如果输入参数有整型，必然抛出上面的异常，再次方便的实现类型检查。

　　以上使用 Python 类装饰器，实现代码 clean 的一个小演示。

　　常用的如 Pandas 、TensorFlow 、Keras 等框架，里面的源码，都能看到类似用法，这类语法让 Python 真正做到 clean.