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python 装饰器详解

python装饰器详解 python装饰器的详细解析 什么是装饰器? 推荐学习:Python视频教程 python装饰器(fuctional decorators)就是用于拓展原来…

python装饰器详解

python装饰器的详细解析

什么是装饰器?

推荐学习:Python视频教程

python装饰器(fuctional decorators)就是用于拓展原来函数功能的一种函数,目的是在不改变原函数名(或类名)的情况下,给函数增加新的功能。

这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数,这个函数是内嵌“原“”函数的函数。

一般而言,我们要想拓展原来函数代码,最直接的办法就是侵入代码里面修改,例如:

import timedef f():    print("hello")    time.sleep(1)    print("world")  

这是我们最原始的的一个函数,然后我们试图记录下这个函数执行的总时间,那最简单的做法就是改动原来的代码:

import timedef f():    start_time = time.time()    print("hello")    time.sleep(1)    print("world")    end_time = time.time()    execution_time = (end_time - start_time)*1000    print("time is %d ms" %execution_time)

但是实际工作中,有些时候核心代码并不可以直接去改,所以在不改动原代码的情况下,我们可以再定义一个函数。(但是生效需要再次执行函数)

import timedef deco(func):    start_time = time.time()    f()    end_time = time.time()    execution_time = (end_time - start_time)*1000    print("time is %d ms" %execution_time)def f():    print("hello")    time.sleep(1)    print("world")if __name__ == '__main__':    deco(f)    print("f.__name__ is",f.__name__)    print()

这里我们定义了一个函数deco,它的参数是一个函数,然后给这个函数嵌入了计时功能。但是想要拓展这一千万个函数功能,

就是要执行一千万次deco()函数,所以这样并不理想!接下来,我们可以试着用装饰器来实现,先看看装饰器最原始的面貌。

import timedef deco(f):    def wrapper():        start_time = time.time()        f()        end_time = time.time()        execution_time = (end_time - start_time)*1000        print("time is %d ms" %execution_time )    return wrapper@decodef f():    print("hello")    time.sleep(1)    print("world")if __name__ == '__main__':    f()

这里的deco函数就是最原始的装饰器,它的参数是一个函数,然后返回值也是一个函数。

其中作为参数的这个函数f()就在返回函数wrapper()的内部执行。然后在函数f()前面加上@deco,

f()函数就相当于被注入了计时功能,现在只要调用f(),它就已经变身为“新的功能更多”的函数了,

(不需要重复执行原函数)。

扩展1:带有固定参数的装饰器

import timedef deco(f):    def wrapper(a,b):        start_time = time.time()        f(a,b)        end_time = time.time()        execution_time = (end_time - start_time)*1000        print("time is %d ms" % execution_time)    return wrapper@decodef f(a,b):    print("be on")    time.sleep(1)    print("result is %d" %(a+b))if __name__ == '__main__':    f(3,4)

扩展2:无固定参数的装饰器

import timedef deco(f):    def wrapper(*args, **kwargs):        start_time = time.time()        f(*args, **kwargs)        end_time = time.time()        execution_time_ = (end_time - start_time)*1000        print("time is %d ms" %execution_time)    return wrapper@decodef f(a,b):    print("be on")    time.sleep(1)    print("result is %d" %(a+b))@decodef f2(a,b,c):    print("be on")    time.sleep(1)    print("result is %d" %(a+b+c))if __name__ == '__main__':    f2(3,4,5)    f(3,4)

扩展3:使用多个装饰器,装饰一个函数

import timedef deco01(f):    def wrapper(*args, **kwargs):        print("this is deco01")        start_time = time.time()        f(*args, **kwargs)        end_time = time.time()        execution_time = (end_time - start_time)*1000        print("time is %d ms" % execution_time)        print("deco01 end here")    return wrapperdef deco02(f):    def wrapper(*args, **kwargs):        print("this is deco02")        f(*args, **kwargs)        print("deco02 end here")    return wrapper@deco01@deco02def f(a,b):    print("be on")    time.sleep(1)    print("result is %d" %(a+b))if __name__ == '__main__':    f(3,4)
'''this is deco01this is deco02hello,here is a func for add :result is 7deco02 end heretime is 1003 msdeco01 end here'''

装饰器调用顺序

装饰器是可以叠加使用的,那么使用装饰器以后代码是啥顺序呢?

对于Python中的”@”语法糖,装饰器的调用顺序与使用 @ 语法糖声明的顺序相反。

在这个例子中,”f(3, 4) = deco01(deco02(f(3, 4)))”。

Python内置装饰器

在Python中有三个内置的装饰器,都是跟class相关的:staticmethod、classmethod 和property。

staticmethod 是类静态方法,其跟成员方法的区别是没有 self 参数,并且可以在类不进行实例化的情况下调用

classmethod 与成员方法的区别在于所接收的第一个参数不是 self (类实例的指针),而是cls(当前类的具体类型)

property 是属性的意思,表示可以通过通过类实例直接访问的信息

对于staticmethod和classmethod这里就不介绍了,通过一个例子看看property。

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注意,对于Python新式类(new-style class),如果将上面的 “@var.setter” 装饰器所装饰的成员函数去掉,则Foo.var 属性为只读属性,使用 “foo.var = ‘var 2′” 进行赋值时会抛出异常。但是,对于Python classic class,所声明的属性不是 read-only的,所以即使去掉”@var.setter”装饰器也不会报错。

总结

本文介绍了Python装饰器的一些使用,装饰器的代码还是比较容易理解的。只要通过一些例子进行实际操作一下,就很容易理解了。

以上就是python 装饰器详解的详细内容,更多请关注24课堂在线网其它相关文章!

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作者: 24ketang

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