setattr和getattr操作

首先我们来看下setattr和getattr这两个方法，attr是attribute的缩写，也就是属性的意思。我们搞明白了这个单词的意思之后就简单了，根据字面可以理解到，这两个方法一个是设置属性一个是获取属性。

是的，就是这么简单，没错。

其中getattr尤其简单，基本上等价于使用.去获取属性。

我们来看一个最简单的例子，我们先创建一个类，然后给它附上一个属性。

classA:

def__init__(self):

self.name='hello'

之后，我们可以使用getattr方法去获得它的name属性：

a=A()

getattr(a,'name')

有get自然就有set，我们也可以通过setattr为它附上新的属性。第二个参数是新增的属性名称，第三个参数是属性的值。

setattr(a,'age',18)

这样，当我们去执行a.age的时候，就会获得18。这里要注意的是，我们只是单纯地为a这个实例创建了新的属性，并没有更改A这个类中的定义。所以其他A这个类的实例并不会受到影响，另外如果我们将多个值赋值给了同一个属性名会发生覆盖，也就是后面的覆盖前面的。

属性这个词在Python中的定义是比较宽泛的，除了变量可以称作是属性，函数也一样可以作为属性。也就是说我们除了可以添加一个变量之外，也可以添加一个函数。

我们来看个例子：

defprint_log():

print('Thisisalog')

这是一个简单的demo方法，我们通过setattr将它赋值给实例a，那么我们就可以在实例a中调用它了。

不仅仅如此，类也一样可以通过setattr方法设置。

理解了setattr和getattr的用法之后，我们不禁有一个问题，我们通过.操作不香吗，为什么还要搞一个setattr和getattr出来呢?

如果我们自己写代码写着玩，当然是用.操作更方便，但如果是实际的开发场景。很有可能我们需要添加的属性的名称是个变量，而不是写死的，也就是说是可配置的。这个时候就不能通过.了，我们考虑问题的时候不能仅仅从功能入手，也需要思考一下它的使用场景。

为装饰器定义属性setattr我们都已经熟悉了，接下来回到正题。Python当中一切都是对象，同样函数也是对象。既然函数也是对象，那么我们就可以给函数也设置属性。装饰器的本质就是函数，所以我们可以给装饰器内包装的函数也设置属性，为了方便大家理解，我先不用setattr，让大家看看单纯的带属性的装饰器是什么样的。

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

如果我们把set_message这个方法拿掉的话，它就是一个普普通通的装饰器。set_message方法当中，我们使用nonlocal关键字修改了logmsg这个变量的值，而这个值会在装饰器的包装函数当中用到。也就是说我们通过调用set_message方法，可以修改这个装饰器的运行结果和逻辑。

这里，我们没用装饰器，而是简单地使用了.关键字来对它进行了赋值。还是和之前说的一样，这样当然是可以的，但是如果我们想要配置这个name就做不到了。最常见的场景就是区分线上和测试环境，一种做法是在接口的名字之前加上一个标识，比如线上是online，测试环境是test或者是dev。通过这种方法区分不同环境的逻辑。

所以比较好的方法是将这个逻辑也写成一个装饰器，将被包装的方法作为参数传入。如果你看明白了上一篇文章，熟悉装饰器传参的话，这段代码对你来说应该很简单。

defattach(obj):

@wraps(obj)

defwrapper(func):

setattr(obj,func.__name__,func)

returnfunc

returnwrapper

有了attach这个装饰器之后，我们只需要给set_message这个方法加上注解，将被包装的函数作为参数传入即可。

@attach(wrapper)

defset_message(newmsg):

nonlocallogmsg

logmsg=newmsg

如果只是想要实现功能，而不追求规范的话，可以使用partial来简化代码，减少它的层次结构：

defattach(obj,func=None):

iffuncisNone:

returnpartial(attach_wrapper,obj)

setattr(obj,func.__name__,func)

returnfunc

这样写也是可以work的，只要熟悉partial的用法，应该也不难理解。

让函数为所欲为如果你是一个程序员，你面临一个变动很频繁的业务，你无法预知之后的需求情况，想要代码有足够大的机动余地，这个时候可以利用强大的setattr给程序留一个“后门”，方便后面临时修改。

具体的做法其实很简单，我们在装饰器当中定义一个dict，用来存储自定义的函数。再实现一个set_func方法将自定义的函数存储进这个dict当中，只有就可以通过参数，在不修改装饰器的情况下自由变更装饰器内的逻辑了。

我们来看代码：

defdecorate(func):

func_dict={}

@wraps(func)

defwrapper(*args,**kwargs):

#通过key来选择应该调用哪一个函数作为装饰器的逻辑

ifkwargs.get('key')isnotNone:

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

returnfunc(*args,**kwargs)

#将函数名和函数作为参数传入，存储在dict中

@attach(wrapper)

defset_func(func_name,func):

nonlocalfunc_dict

func_dict[func_name]=func

returnwrapper

我们再来看一个使用的例子：

deftest(*args,**kw):

print('test')

add.set_func('test',test)

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

这样，我们就把test方法中的逻辑放入了装饰器当中，只有我们需要，我们还可以写出其他的方法，来自定义我们对装饰器的需求，而又不需要修改装饰器内部的逻辑。不仅如此，我们还可以在主体函数的前后都加上这样的逻辑，真的可以说是为所欲为了。

当然一般情况下我们用不到这样的骚操作，但是能够写出来或者说看懂这样的功能，那就说明关于装饰器的理解已经算是入门了。

结尾装饰器可以说是函数式编程在Python当中最重要的使用渠道，在许多Python工具和框架当中大量使用。其实我们学习的并不仅仅是装饰器的一两种奇淫技巧，也是函数式编程的一些思想和理念。当我们将这些理念理解深刻了之后，不仅仅是Python，同样可以在许多其他的领域获得突飞猛进的进步。

以上内容为大家介绍了怎么在Python装饰器中自定义功能呢?希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注IT培训机构:千锋教育。

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