Python: Decoradores estándar y su uso

Entre las baterías includas de Python, vienen varios decoradores que nos facilitan la vida. Aquí una lista de algunos y breve explicación acerca de su uso.

Decoradores para OOP

property

Uno de los más usados. Convierte un conjunto de métodos en un descriptor que hace las funciones de propiedad. Útil cuando queremos adicionar algún tipo de lógica a propiedades de la clase.

class C:
    def __init__ (self):
        self._x = None

    def getx(self):
        return self._x or request.get('http://mydata.com/x')

    def setx(self, value):
        self._x = value
        request.post('http://mydata.com/x', data=x)

    def delx(self):
        del self._x
        request.delete('http://mydata.com/x')

    x = property(getx, setx, delx, "x como proxy a servicio REST.")

staticmethod

Define métodos estáticos¹. Pueden ser llamados tanto desde la clase o una de sus instancias

class C:

    @staticmethod
    def calculo_externo(val, val2):
        return val + val2

Nótese la falta del parámetro implicito inicial.

classmethod

Convierte un método normal a un método de clase. Los métodos de clase reciben la clase como parámetro implícito en vez de una de las instancias. Uno de los casos de uso más comunes es crear formas alternativas de instanciar la clase.

class C:

    def __init__ (self, x, y ,z):
        self.x = x
        self.y = y
        self.z = z

    @classmethod
    def from_dict(cls, data):
        return cls(data[0], data[1], data[3])

abc.abstractmethod

Métodos que tienen que ser implementados obligatoriamente por las subclases. El equivalente a interfaces o clases abstractas que tanto encuentras en otros lenguajes.

import abc

class Animal:

    @abc.abstractmethod
    def sonido(self):
        pass

class Perro(Animal):

    def sonido(self):
        print("Ladrido")

class Vaca(Animal):

    def sonido(self):
        print("Mugido")

Se puede utilizar en conjunción con @property o staticmethod para crear propiedades o métodos estáticos abstractos.

functools.total_ordering

Nos permite crear clases que soporten operadores de comparación. Solo tenemos que proveer el método _ eq _ y uno de los seis métodos predefinidos de orden. La documentación de la bilioteca estándar advierte que este decorador puede tener impactos en el rendimiento.

@total_ordering
class Student:
    def _is_valid_operand(self, other):
        return (hasattr(other, "lastname") and
                hasattr(other, "firstname"))
    def __eq__ (self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) ==
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))
    def __lt__ (self, other):
        if not self._is_valid_operand(other):
            return NotImplemented
        return ((self.lastname.lower(), self.firstname.lower()) <
                (other.lastname.lower(), other.firstname.lower()))

dataclasses.dataclass

Nos permite omitir la declaración de _ init _ y _ repr _ en la declaración de clases en las que solo vamos a manejar datos. El uso puede ser extendido a subclases

import dataclasses

@dataclasses.dataclass
class Point:
    x: float
    y: float

    def euclidian_distance(self, other: Point) -> float:
        return math.sqrt(
            (other.x - self.y)**2 + (other.y - self.y)**2
        )

@dataclasses.dataclass
class ThreeDPoint(Point):
    z: float

    def euclidian_distance(self,other: Point) -> float:
        dx = (other.x - self.y)**2
        dy = (other.y - self.y)**2
        dz = (other.z - self.z)**2
        return math.sqrt(
            dx+dy+dz
        )

Decoradores para funciones

functools.lru_cache

Caché de las últimas n llamadas a una función. Los parametros tienen que poder ser utilizados como llaves de un diccionario.

from functools import lru_cache
@lru_cache(20)
def get_exchange(local, foreign):
    exchange_service.convert(local, foreign)

asyncio.coroutine

Convierte corutinas basadas en generadores para que sean compatibles con el nuevo modelo async/await. Usar solamente en código que necesita ser portado

from asyncio import coroutine

@coroutine
def render_view(view_name, context):
    template = Template(view_name, context)
    yield template.render()

async def hanlde_get(route):
    await render_view(route.view, route.params)

contextlib.contextmanager

Convierte una función en un contextmanager. Puede ser usado de dos formas:

Utilizando una sentencia with
Como un decorador.

Personalmente para hacer decoradores que sean contextmanagers prefiero utilizar la clase ContextDecorator.

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def acquire_lock(key):
    credentials = get_credentials(key)
    lock = acquire_lock_using_credentials(credentials)
    try:
        yield lock
    finally:
        release_lock(lock)

with acquire_lock('my secret api key') as lock:
    use_critical_resource(lock)

Decoradores extra

functools.wraps

Decorador para crear decoradores. Útil para hacer que las funciones conserven propiedades como _ name _ y _ doc _

from functools import wraps
def my_decorator(f):
    @wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwds):
        return f(*args, **kwds)
        return wrapper

@my_decorator
def funcion():
    """
    Esta es la doc
    """
    pass

functools.singledispatch

Permite crear funciones sobrecargadas a partir del tipo del primer parámetro. Hace uso de las anotaciones de tipos.

class Perro:
    pass

clas Vaca:
    pass

@singledispatch
def sonido(animal):
    pass

@sonido.register(Perro)
def _(animal):
    print("Ladra")

@sonido.register(Vaca)
def _(animal):
    print("Muge")

No soy muy partidario de usar métodos estáticos en Python. ^[return]

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