python装饰器
装饰器
1、先明白这段代码
#### 第一波 #### def foo(): print(‘foo‘) foo # 表示是函数 foo() # 表示执行foo函数 #### 第二波 #### def foo(): print(‘foo‘) foo = lambda x: x + 1 foo() # 执行lambda表达式,而不再是原来的foo函数,因为foo这个名字被重新指向了另外一个匿名函数
函数名仅仅是个变量,只不过指向了定义的函数而已,所以才能通过 函数名()调用,如果 函数名=xxx被修改了,那么当在执行 函数名()时,调用的就不知之前的那个函数了
写代码要遵循开放封闭
原则,虽然在这个原则是用的面向对象开发,但是也适用于函数式编程,简单来说,它规定已经实现的功能代码不允许被修改,但可以被扩展,即:
- 封闭:已实现的功能代码块
- 开放:对扩展开发
2. 装饰器
# 定义函数:完成包裹数据def makeBold(fn): def wrapped(): return "<b>" + fn() + "</b>" return wrapped# 定义函数:完成包裹数据def makeItalic(fn): def wrapped(): return "<i>" + fn() + "</i>" return wrapped@makeBolddef test1(): return "hello world-1"@makeItalicdef test2(): return "hello world-2"@makeBold@makeItalicdef test3(): return "hello world-3"print(test1()) # <b>hello world-1</b>print(test2()) # <i>hello world-2</i>print(test3()) # <b><i>hello world-3</i></b>
3. 装饰器(decorator)功能
- 引入日志
- 函数执行时间统计
- 执行函数前预备处理
- 执行函数后清理功能
- 权限校验等场景
- 缓存
4. 装饰器示例
例1:无参数的函数
from time import ctime, sleep def timefun(func): def wrapped_func(): print("%s called at %s" % (func.__name__, ctime())) func() return wrapped_func @timefun def foo(): print("I am foo") foo() sleep(2) foo() #上面代码理解装饰器执行行为可理解成 foo = timefun(foo) # foo先作为参数赋值给func后,foo接收指向timefun返回的wrapped_func foo() # 调用foo(),即等价调用wrapped_func() # 内部函数wrapped_func被引用,所以外部函数的func变量(自由变量)并没有释放 # func里保存的是原foo函数对象
例2:被装饰的函数有参数
from time import ctime, sleep def timefun(func): def wrapped_func(a, b): print("%s called at %s" % (func.__name__, ctime())) print(a, b) func(a, b) return wrapped_func @timefun def foo(a, b): print(a+b) foo(3,5) sleep(2) foo(2,4)
例3:被装饰的函数有不定长参数
from time import ctime, sleep def timefun(func): def wrapped_func(*args, **kwargs): print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime())) func(*args, **kwargs) return wrapped_func @timefun def foo(a, b, c): print(a+b+c) foo(3,5,7) sleep(2) foo(2,4,9)
例4:装饰器中的return
from time import ctime, sleep def timefun(func): def wrapped_func(): print("%s called at %s" % (func.__name__, ctime())) func() return wrapped_func @timefun def foo(): print("I am foo") @timefun def getInfo(): return ‘----hahah---‘ foo() sleep(2) foo() print(getInfo()) 执行结果: foo called at Fri Nov 4 21:55:35 2016 I am foo foo called at Fri Nov 4 21:55:37 2016 I am foo getInfo called at Fri Nov 4 21:55:37 2016 None 如果修改装饰器为return func(),则运行结果: foo called at Fri Nov 4 21:55:57 2016 I am foo foo called at Fri Nov 4 21:55:59 2016 I am foo getInfo called at Fri Nov 4 21:55:59 2016 ----hahah---
总结:
- 一般情况下为了让装饰器更通用,可以有return
例5:装饰器带参数,在原有装饰器的基础上,设置外部变量
#decorator2.py from time import ctime, sleep def timefun_arg(pre="hello"): def timefun(func): def wrapped_func(): print("%s called at %s %s" % (func.__name__, ctime(), pre)) return func() return wrapped_func return timefun # 下面的装饰过程 # 1. 调用timefun_arg("itcast") # 2. 将步骤1得到的返回值,即time_fun返回, 然后time_fun(foo) # 3. 将time_fun(foo)的结果返回,即wrapped_func # 4. 让foo = wrapped_fun,即foo现在指向wrapped_func @timefun_arg("itcast") def foo(): print("I am foo") @timefun_arg("python") def too(): print("I am too") foo() sleep(2) foo() too() sleep(2) too() # 可以理解为 foo()==timefun_arg("itcast")(foo)()
例6:类装饰器(扩展,非重点)
装饰器函数其实是这样一个接口约束,它必须接受一个callable对象作为参数,然后返回一个callable对象。在Python中一般callable对象都是函数,但也有例外。只要某个对象重写了 __call__()
方法,那么这个对象就是callable的。
class Test(): def __call__(self): print(‘call me!‘) t = Test() t() # call me # 类装饰器demo class Test(object): def __init__(self, func): print("---初始化---") print("func name is %s"%func.__name__) self.__func = func def __call__(self): print("---装饰器中的功能---") self.__func() #说明: #1. 当用Test来装作装饰器对test函数进行装饰的时候,首先会创建Test的实例对象 # 并且会把test这个函数名当做参数传递到__init__方法中 # 即在__init__方法中的属性__func指向了test指向的函数 # #2. test指向了用Test创建出来的实例对象 # #3. 当在使用test()进行调用时,就相当于让这个对象(),因此会调用这个对象的__call__方法 # #4. 为了能够在__call__方法中调用原来test指向的函数体,所以在__init__方法中就需要一个实例属性来保存这个函数体的引用 # 所以才有了self.__func = func这句代码,从而在调用__call__方法中能够调用到test之前的函数体 @Test def test(): print("----test---") test() showpy()#如果把这句话注释,重新运行程序,依然会看到"--初始化--" # 运行结果如下: ---初始化--- func name is test ---装饰器中的功能--- ----test---
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