本文研究的主要内容是Python中装饰器相关学习总结，具体如下。
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
装饰器示例
例1:无参数的函数
from time import ctime, sleep
def timefun(func):
def wrappedfunc():
print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))
func()
return wrappedfunc
@timefun
def foo():
print("I am foo")
foo()
sleep(2)
foo()
分析如下：
上面代码理解装饰器执行行为可理解成
foo = timefun(foo)
1，foo先作为参数赋值给func后,foo接收指向timefun返回的wrappedfunc
2，调用foo(),即等价调用wrappedfunc()
3，内部函数wrappedfunc被引用，所以外部函数的func变量(自由变量)并没有释放
4，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 wrappedfunc(a, b):
print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))
print(a, b)
func(a, b)
return wrappedfunc
@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 wrappedfunc(*args, **kwargs):
print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))
func(*args, **kwargs)
return wrappedfunc
@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 wrappedfunc():
print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))
func()
return wrappedfunc
@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 Sun Jun 18 00:31:53 2017
I am foo
foo called at Sun Jun 18 00:31:55 2017
I am foo
getInfo called at Sun Jun 18 00:31:55 2017
None如果修改装饰器为return func()，则运行结果：
foo called at Sun Jun 18 00:34:12 2017
I am foo
foo called at Sun Jun 18 00:34:14 2017
I am foo
getInfo called at Sun Jun 18 00:34:14 2017
----hahah---
小结：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
from time import ctime, sleep
def timefun_arg(pre="hello"):
def timefun(func):
def wrappedfunc():
print("%s called at %s %s"%(func.__name__, ctime(), pre))
return func()
return wrappedfunc
return timefun
@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
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func变量指向了test函数体
2. test函数相当于指向了用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---
wraps函数
使用装饰器时，有一些细节需要被注意。例如，被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了（函数名等函数属性会发生改变）。
添加后由于函数名和函数的doc发生了改变，对测试结果有一些影响，例如:
def note(func):
"note function"
def wrapper():
"wrapper function"
print('note something')
return func()
return wrapper
@note
def test():
"test function"
print('I am test')
test()
print(test.__doc__)
运行结果
note something
I am test
wrapper function
所以，Python的functools包中提供了一个叫wraps的装饰器来消除这样的副作用。例如：
import functools
def note(func):
"note function"
@functools.wraps(func)
def wrapper():
"wrapper function"
print('note something')
return func()
return wrapper
@note
def test():
"test function"
print('I am test')
test()
print(test.__doc__)
运行结果
note something
I am test
test function
总结
以上就是本文关于Python中装饰器学习总结的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！
