这是装饰器的适当用途吗？

Question

我有这样的课：

class MyClass(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.df = pd.read_table(name)

还有一堆这样的方法：

def valid_cond1(self):
    # check if cond1 is satisfied with respect to self.df and return
    # a DataFrame of rows not satisfying cond1   

def valid_cond2(self):
    # same deal

等等。最后，我想获取这些方法中的每一个的输出，然后将坏行的格式化列表返回给客户端。我可以通过像这样调整实现来为valid_cond1 做到这一点：

def valid_cond1(self):
    # err_df = rows of self.df not meeting cond1
    bad_lines = []
    for ix, val in err_df.iterrows():
        bad_lines.append("Error in line %s: %s.  Cond1 not met.." % (ix,val))
    return bad_lines

但我不想为这些函数中的每一个编写相同的逻辑（也许它们有很多）。

这是我可以使用装饰器的地方吗？还是有其他方法可以实现所需的行为？

Answer 1

我不会为这样的事情跳到装饰器，但也许是更通用的方法

def check_condition(self, condition):
    # check the condition
    return bad_lines  # etc.

def valid_cond1(self):
    # define condition_1
    return self.check_condition(condition_1)

def valid_cond2(self):
    return self.check_condition(condition_2)

如果你不能把条件变成简单的可以通过的东西，你可以这样做至少避免重复错误打印代码：

@staticmethod
def invalid_condition(err_df):
    # bad lines stuff here

def valid_cond1(self):
    # calculate err_df
    if err_df:
        return self.invalid_condition(err_df)

编辑：只是为了好玩，一个装饰器版本。我知道（ab）使用装饰器，所以我可以理解这种愿望：

from functools import wraps

def print_error_info(func):
    @wraps(func)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        err_df = func(*args, **kwargs)
        bad_lines = []
        for ix, val in err_df.iterrows():
            bad_lines.append("Error in line %s: %s.  Cond1 not met.." % (ix,val))
        return bad_lines
    return wrapped

# use
class MyClass:
    # *snip*

    @print_error_info
    def valid_cond1(self):
        # whatever you need
        return err_df