Python中装饰器的一个妙用

好吧，我知道是大半夜……，但我还是觉得赶紧花上半个小时，把这最新的想法分享出来是值得的~直接进入正题~

我们来模拟一个场景，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：
复制代码 代码如下:
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 data

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。

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/' target='_blank'>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:
复制代码 代码如下:
def get_dump_data(dir_name, url):
m = hashlib.md5(url)
filename = m.hexdigest()
full_file_name = \'dumps/%s/%s\' % (dir_name,filename)

if os.path.isfile(full_file_name):
return eval(file(full_file_name,\'r\').read())
else:
return None


def set_dump_data(dir_name, url, data):
if not os.path.isdir(\'dumps/\'+dir_name):
os.makedirs(\'dumps/\'+dir_name)

m = hashlib.md5(url)
filename = m.hexdigest()
full_file_name = \'dumps/%s/%s\' % (dir_name,filename)

f = file(full_file_name, \'w+\')
f.write(repr(data))
f.close()


def deco_dump_data(func):
def func_wrapper(url):
data = get_dump_data(func.__name__,url)
if data is not None:
return data

data = func(url)
if data is not None:
set_dump_data(func.__name__,url,data)
return data

return func_wrapper

然后，我们只需要在每个func_top,func_sub,func_bottom都加上deco_dump_data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！