可以编写一个通用的捕获异常的装饰器, 当程序发生异常时可以继续执行后续动作。 尤其适合于使用大量断言的验证性程序。
装饰器的实现原理使用了回调技术。
如下所示, robust 是一个装饰器。 当在普通函数 func 加上 @robust 注解时, 即是给 func 加上了 robust 装饰。 当调用 func 时, 就会实际地执行 robust , 获取装饰后的函数 add_robust , 调用 add_robust 来完成实际的动作。 即调用: func(*arg, **keyargs) 等效于 robust(simple)(*arg, **keyargs)
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# Name: deco.py
# Purpose: demo of decoration in python
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# Author: qin.shuq
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# Created: 27/10/2014
#------------------------------------------------------------------------------- import traceback def robust(actual_do):
def add_robust(*args, **keyargs):
try:
return actual_do(*args, **keyargs)
except:
print 'Error execute: %s' % actual_do.__name__
#traceback.print_exc()
return add_robust @robust
def simple():
return 5 / 0 @robust
def readFile(filename):
f = open(filename, "r")
print len(f.readlines())
f.close() def add(a,b):
return int(a)+int(b) @robust
def assertSumIsPositive(*args):
sum = reduce(add, *args)
assert sum >= 0 @robust
def checkLen(**keyargs):
if len(keyargs) < 3:
raise Exception('Number of key args should more than 3.') if __name__ == '__main__':
simple()
readFile("UnexistFile.txt")
assertSumIsPositive(1,2,-3,-4)
checkLen(a=5,b=2)
print 'Yet still reach here.'