Python装饰器的定义怎么理解,具体如何应�
Admin 2022-07-23 群英技术资�
装饰器的定义很是抽象,我们来看一个小例子�
def foo(): print('in foo()') foo()
这是一个很无聊的函数没错。但是突然有一个更无聊的人,我们称呼他为B君,说我想看看执行这个函数用了多长时间,好吧,那么我们可以这样做�
import time def foo(): start = time.time() print('in foo()') time.sleep(2) end = time.time() print(f'used:{end - start}') foo()
很好,功能看起来无懈可击。可是蛋疼的B君此刻突然不想看这个函数了,他对另一个叫foo2的函数产生了更浓厚的兴趣�
怎么办呢?如果把以上新增加的代码复制到foo2里,这就犯了大忌了~复制什么的难道不是最讨厌了么!而且,如果B君继续看了其他的函数呢?
还记得吗,函数在Python中是一等公民,那么我们可以考虑重新定义一个函数timeit,将foo的引用传递给他,然后在timeit中调用foo并进行计时,这样,我们就达到了不改动foo定义的目的,而且,不论B君看了多少个函数,我们都不用去修改函数定义了�
import time def foo(): print('in foo()') def timeit(func): start = time.time() func() time.sleep(2) end = time.time() print('used:', end - start) timeit(foo)
看起来逻辑上并没有问题,一切都很美好并且运作正常!……等等,我们似乎修改了调用部分的代码。原本我们是这样调用的:foo(),修改以后变成了:timeit(foo)。这样的话,如果foo在N处都被调用了,你就不得不去修改这N处的代码。或者更极端的,考虑其中某处调用的代码无法修改这个情况,比如:这个函数是你交给别人使用的�
既然如此,我们就来想想办法不修改调用的代码;如果不修改调用代码,也就意味着调用foo()需要产生调用timeit(foo)的效果。我们可以想到将timeit赋值给foo,但是timeit似乎带有一个参数……想办法把参数统一吧!如果timeit(foo)不是直接产生调用效果,而是返回一个与foo参数列表一致的函数的话……就很好办了,将timeit(foo)的返回值赋值给foo,然后,调用foo()的代码完全不用修改!
# -*- coding: UTF-8 -*- import time def foo(): print('in foo()') # 定义一个计时器,传入一个,并返回另一个附加了计时功能的方� def timeit(func): # 定义一个内嵌的包装函数,给传入的函数加上计时功能的包装 def wrapper(): start = time.time() func() time.sleep(2) end = time.time() print('used:', end - start) # 将包装后的函数返� return wrapper foo = timeit(foo) foo()
这样,一个简易的计时器就做好了!我们只需要在定义foo以后调用foo之前,加上foo = timeit(foo),就可以达到计时的目的,这也就是装饰器的概念,看起来像是foo被timeit装饰了。在在这个例子中,函数进入和退出时需要计时,这被称为一个横切面(Aspect),这种编程方式被称为面向切面的编�(Aspect-Oriented Programming)。与传统编程习惯的从上往下执行方式相比较而言,像是在函数执行的流程中横向地插入了一段逻辑。在特定的业务领域里,能减少大量重复代码。面向切面编程还有相当多的术语,这里就不多做介绍,感兴趣的话可以去找找相关的资料�
这个例子仅用于演示,并没有考虑foo带有参数和有返回值的情况,完善它的重任就交给你了 :)
上面这段代码看起来似乎已经不能再精简了,Python于是提供了一个语法糖来降低字符输入量�
import time def timeit(func): def wrapper(): start = time.time() func() time.sleep(2) end = time.time() print('used:', end - start) return wrapper @timeit def foo(): print('in foo()') foo()
重点关注�11行的@timeit,在定义上加上这一行与另外写foo = timeit(foo)完全等价,千万不要以为@有另外的魔力。除了字符输入少了一些,还有一个额外的好处:这样看上去更有装饰器的感觉�
看到这里其实你也明白�,python 中的装饰器本质上就是一个函�,这个函数接收其他的函数作为参�,并将其以一个全新的修改后的函数替换它�
如果要包装的函数有参数,也不麻烦,只要内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象就可以啦
import datetime,time def out(func): def inner(*args): start = datetime.datetime.now() func(*args) end = datetime.datetime.now() print(end-start) print("out and inner") return inner @out def myfunc(*args): time.sleep(1) print("args is{}".format(args)) myfunc("lalalal")
给装饰器传参也不难,和上一示例相比在外层多了一层包装而已
#coding:utf-8 def outermost(*args): def out(func): print ("装饰器参数{}".format(args)) def inner(*args): print("innet start") func(*args) print ("inner end") return inner return out @outermost(666) def myfun(*args): print ("试试装饰器和函数都带参数的情�,被装饰的函数参数{}".format(args)) myfun("zhangkun")
参数是什么类型其实都不影响的,你看,参数是个类也一样的
class locker: def __init__(self): print("locker.__init__() should be not called") @staticmethod def acquire(): print("locker.acquire() static method be called") @staticmethod def release(): print("locker.release() static method be called") def outermost(cls): def out(func): def inner(): cls.acquire() func() cls.release() return inner return out @outermost(locker) def myfunc(): print("myfunc called") myfunc()
一个函数可以拥有多个装饰器,但是要注意顺序
class mylocker: def __init__(self): print("mylocker.__init__() called.") @staticmethod def acquire(): print("mylocker.acquire() called.") @staticmethod def unlock(): print(" mylocker.unlock() called.") class lockerex(mylocker): @staticmethod def acquire(): print("lockerex.acquire() called.") @staticmethod def unlock(): print(" lockerex.unlock() called.") def lockhelper(cls): def _deco(func): def __deco2(*args, **kwargs): print("before %s called." % func.__name__) cls.acquire() try: return func(*args, **kwargs) finally: cls.unlock() return __deco2 return _deco class example: @lockhelper(mylocker) @lockhelper(lockerex) def myfunc2(self, a, b): print(" myfunc2() called.") print(a+b) a = example() a.myfunc2(1,2)
虽然装饰器几乎总是可以用函数实�,但是在某些情况下,使用用户自定义的类可能会更好
import time class DerocatorAsClass: def __init__(self,funcation): self.funcation = funcation def __call__(self, *args, **kwargs): # 调用函数之前,做点什� result = self.funcation(*args,**kwargs) print('3333333333') # 在调用之后做点什么并且返回结� return result @DerocatorAsClass def foo(): print('in foo()') foo()
如上例,用类作为装饰器也是很方便�
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