这篇文章主要介绍了更为深入的Python的装饰器的运用,Python的装饰器是Python学习进阶当中的重要知识点,需要的朋友可以参考下
装饰器在 python 中用的相当广泛，如果你用过 python 的一些 web 框架，那么一定对其中的 “ route() 装饰器” 不陌生，今天咱们再看一个具体的案例。
咱们来模拟一个场景，需要你去抓去一个页面，然后这个页面有好多url也要分别去抓取，而进入这些子url后，还有数据要抓取。简单点，我们就按照三层来看，那我们的代码就是如下：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 def func_top(url): data_dict= {} #在页面上获取到子url sub_urls = xxxx data_list = [] for it in sub_urls: data_list.append(func_sub(it)) data_dict['data'] = data_list return data_dict def func_sub(url): data_dict= {} #在页面上获取到子url bottom_urls = xxxx data_list = [] for it in bottom_urls: data_list.append(func_bottom(it)) data_dict['data'] = data_list return data_dict def func_bottom(url): #获取数据 data = xxxx return datafunc_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。
如果正常情况下，这样确实已经满足需求了，但是偏偏这个你要抓取的网站可能极不稳定，经常链接不上，导致数据拿不到。
于是这个时候你有两个选择:
1.遇到错误就停止，之后重新从断掉的位置开始重新跑
2.遇到错误继续，但是要在之后重新跑一遍，这个时候已经有的数据不希望再去网站拉一次，而只去拉没有取到的数据
对第一种方案基本无法实现，因为如果别人网站的url调整顺序，那么你记录的位置就无效了。那么只有第二种方案，说白了，就是要把已经拿到的数据cache下来，等需要的时候，直接从cache里面取。
OK，目标已经有了，怎么实现呢?
如果是在C++中的，这是个很麻烦的事情，而且写出来的代码必定丑陋无比，然而庆幸的是，我们用的是python，而python对函数有装饰器。
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.
代码如下:
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 import os import hashlib def deco_args_recent_cache(category='dumps'): ''' 装饰器，返回最新cache的数据 ''' def deco_recent_cache(func): def func_wrapper(*args, **kargs): sig = _mk_cache_sig(*args, **kargs) data = _get_recent_cache(category, func.__name__, sig) if data is not None: return data data = func(*args, **kargs) if data is not None: _set_recent_cache(category, func.__name__, sig, data) return data return func_wrapper return deco_recent_cache def _mk_cache_sig(*args, **kargs): ''' 通过传入参数，生成唯一标识 ''' src_data = repr(args) + repr(kargs) m = hashlib.md5(src_data) sig = m.hexdigest() return sig def _get_recent_cache(category, func_name, sig): full_file_path = '%s/%s/%s' % (category, func_name, sig) if os.path.isfile(full_file_path): return eval(file(full_file_path,'r').read()) else: return None def _set_recent_cache(category, func_name, sig, data): full_dir_path = '%s/%s' % (category, func_name) if not os.path.isdir(full_dir_path): os.makedirs(full_dir_path) full_file_path = '%s/%s/%s' % (category, func_name, sig) f = file(full_file_path, 'w+') f.write(repr(data)) f.close()然后，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~~
搞定!这样做最大的好处在于，因为top,sub,bottom，每一层都会dump数据，所以比如某个sub层数据dump之后，是根本不会走到他所对应的bottom层的，减少了大量的开销!
OK，就这样~ 人生苦短，我用python!
