[python]在场景中理解装饰器

原来我也自己通过查资料，来学习python的装饰器，但是效果不好。因为没有接触过需要用到装饰器的场景，所以

一起的资料都只停留在纸面上，但是今天偶然看到了vimer的这篇文章：http://www.vimer.cn/2011/04/python%E8%A3%85%E9%A5%B0%E5%99%A8%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%A6%99%E7%94%A8.html

我们就根据这篇文章的思路来，在场景中理解python装饰器

其中的一个场景是：爬取数据的时候，目标网站，不稳定。爬虫在爬取数据的时候可能异常。

解决方案：

思路：把爬中的每个方法爬取的数据，都存在硬盘中，存储规则如下：

file_path：/method_name/

file_name:MD5_number.txt

解释：MD5_number是通过方法名和传入的参数计算出来的唯一标识符（搜索一下MD5）这样做的好处，不需要把数据爬下来之后才能判断是否爬过。

最后：如果方法爬取目标url的数据时异常，暂不执行该方法。最后多跑几次这个爬虫脚本就可以了！

该爬虫调用三个方法，设计一个通用的方法：根据每个方法的方法名和传入的参数通过MD5计算出唯一的标识符（MD5_numbe）。然后在file_path目录中查找文件名为MD5_numbe的文件，如果file_path中的没有这个文件，则按照存储规则存储数据。如果找到了，不存储到硬盘中，直接返回data，用于下一个方法。

————————————

场景结束

＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋

在上面描述的这个场景中，修饰器用在什么地方？

对了！就是那个通用方法，就需要用修饰器来实现，为什么？一步步的来

python中一切东西都是对象。方法就可以做当作对象来传递！

1.什么是方法？

传入参数，然后对传入的参数进行一系列操作。

2.什么是高级方法

方法接受的参数是方法，仅此而已。

3.什么是闭包

当方法1里面有一个方法2，方法2调用的是方法1接收到的参数，最后结果返回方法2。提供这种实现的技术叫做闭包。

说到底修饰器就是一个方法，而传入的参数是方法，并在修饰器中对传入的方法进行一系列的操作（这里用到闭包）。从而实现了，在不修改原方法基础上，增加新的操作。比如上一个场景中的，检验有没有重复爬取数据。

爬中脚本中的代码片段

func_top是上层页面的处理函数，func_sub是子页面的处理函数，func_bottom是最深层页面的处理函数，func_top会在取到子页面url后遍历调用func_sub,func_sub也是同样。

 1 def func_top(url):
 2     data_dict= {}
 3  
 4     #在页面上获取到子url
 5     sub_urls = xxxx
 6  
 7     data_list = []
 8     for it in sub_urls:
 9         data_list.append(func_sub(it))
10  
11     data_dict['data'] = data_list
12  
13     return data_dict
14  
15 def func_sub(url):
16     data_dict= {}
17  
18     #在页面上获取到子url
19     bottom_urls = xxxx
20  
21     data_list = []
22     for it in bottom_urls:
23         data_list.append(func_bottom(it))
24  
25     data_dict['data'] = data_list
26  
27     return data_dict
28  
29 def func_bottom(url):
30     #获取数据
31     data = xxxx
32     return data

所以实现方案也就有了:
定义一个装饰器，如果之前取到数据，就直接取cache（file_path）的数据；如果之前没有取到，那么就从网站拉取，并且存入cache中.

 1 import os
 2 import hashlib
 3  
 4 def deco_args_recent_cache(category='dumps'):
 5     '''
 6     装饰器，返回最新cache的数据
 7     '''
 8     def deco_recent_cache(func):
 9         def func_wrapper(*args, **kargs):
10             sig = _mk_cache_sig(*args, **kargs)
11             data = _get_recent_cache(category, func.__name__, sig)
12             if data is not None:
13                 return data
14  
15             data = func(*args, **kargs)
16             if data is not None:
17                 _set_recent_cache(category, func.__name__, sig, data)
18             return data
19  
20         return func_wrapper
21  
22     return deco_recent_cache
23  
24 def _mk_cache_sig(*args, **kargs):
25     '''
26     通过传入参数，生成唯一标识
27     '''
28     src_data = repr(args) + repr(kargs)
29     m = hashlib.md5(src_data)
30     sig = m.hexdigest()
31     return sig
32  
33 def _get_recent_cache(category, func_name, sig):
34     full_file_path = '%s/%s/%s' % (category, func_name, sig)
35     if os.path.isfile(full_file_path):
36         return eval(file(full_file_path,'r').read())
37     else:
38         return None
39  
40 def _set_recent_cache(category, func_name, sig, data):
41     full_dir_path = '%s/%s' % (category, func_name)
42     if not os.path.isdir(full_dir_path):
43         os.makedirs(full_dir_path)
44  
45     full_file_path = '%s/%s/%s' % (category, func_name, sig)
46     f = file(full_file_path, 'w+')
47     f.write(repr(data))
48     f.close()

最后，我们只需要在每个func_top,func_sub,func_bottom都加上deco_args_recent_cache这个装饰器即可~~

参考资料：

浅显理解闭包：https://serholiu.com/python-closures

修饰器：http://jnotes.googlecode.com/svn/trunk/Notes/NotesOnPythonLearning/Python_decorator.html