如何检查 python 函数是否是 Tornado 生成器答案

【问题标题】：How to check if a python function is a Tornado generator如何检查 python 函数是否是 Tornado 生成器
【发布时间】：2016-06-30 03:00:05
【问题描述】：

给定一个函数 foobar 我如何检查它是否是 Tornado 预期的生成器？

In [1]: from tornado import gen

In [2]: @gen.coroutine
   ...: def foobar():
   ...:     print 'boom'
   ...:

我找不到任何属性，这可能表明它被 gen.coroutine 正确装饰

【问题讨论】：

也许在foobar.func_code.co_filename
然后在那里搜索“gen”这个词？看起来很老套，但比我发现的任何东西都更接近
看起来很老套和蹩脚，这就是我评论而不是回答的原因。但我在 python2 中找不到更好的东西
'TracebackFuture' in foobar.func_code.co_names 仍然很老套，但更接近幸福

标签： python tornado python-decorators

【解决方案1】：

我找不到令人满意的方法来从已经存在的装饰器gen.coroutine中反省它。

我不确定这是否对您有帮助，但是如果您可以控制特定的装饰器本身，那么您可以选择简单地将属性附加到函数本身。

>>> def my_gen_coroutine(f):
...     f = gen.coroutine(f)
...     f.is_a_tornado_generator = True
...     return f
... 
>>> @my_gen_coroutine
... def foobar():
...     print 'boom'
...     
>>> foobar.is_a_tornado_generator
True
>>> foobar()
boom
<tornado.concurrent.Future at 0x1397d50>

当然，当您不知道该属性是否存在时，您会使用getattr(some_function, 'is_a_tornado_generator', False)。

【讨论】：

:( 是的，但我不想要求我的图书馆的用户使用自定义装饰器......尽管从我的在线搜索来看，这正在成为最合理的解决方案

【解决方案2】：

没有很好的方法来检测这一点，即使 @coroutine 被修改为设置某些属性，在使用多个装饰器的情况下也会失败（例如，处理程序可能同时使用 @authenticated 和 @coroutine 进行装饰，而@authenticated 装饰器的包装器将隐藏@coroutine 添加的任何内容）

此外，许多函数（包括核心 Tornado 方法，如AsyncHTTPClient.fetch 或IOStream 的大多数方法）在技术上不是协同程序，但它们可以像被调用一样被调用。在大多数情况下，最重要的问题不是“这是协程吗”，而是“这是否返回 Future”。如果不调用该函数，则无法在 Python 中确定这一点。

【讨论】：

我最终编写了自己的装饰器，它用 tornado 的协程装饰了函数，并添加了一个我可以检查的标志。不理想，但为我提供了一种在函数被传递时进行各种健全性检查的方法，在执行函数之前。