聊聊Python装饰器

概述聊聊Python装饰器

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装饰器本质是一个接受参数为函数的函数。作用：为一个已经实现的方法添加额外的通用功能，比如日志记录、运行计时等。举例不带参数的装饰器，不用@

# 不带参数的装饰器def deco_test(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        print("before function")        f = func(*args, **kwargs)        print("after function")        return f    return wrapperdef do_something(a,b,c):    print(a)    time.sleep(1)    print(b)    time.sleep(1)    print(c)    return aif __name__ == '__main__':    # 不用@    f = deco_test(do_something)("1","2","3")

输出：

before function123after function

个人理解：

相当于在 do_something 函数外面套了两个输出：before function 和 after function。

不带参数的装饰器，用 @

# 不带参数的装饰器def deco_test(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        print("before function")        f = func(*args, **kwargs)        print("after function")        return f    return wrapper@deco_testdef do_something(a,b,c):    print(a)    time.sleep(1)    print(b)    time.sleep(1)    print(c)    return aif __name__ == '__main__':    # 使用@    f = do_something("1","2","3")

输出：

before function123after function

个人理解：

相当于执行 do_something 函数的时候，因为有 @ 的原因，已经知道有一层装饰器 deco_test，所以不需要再单独写 deco_test(do_something) 了。

带参数的装饰器

# 带参数的装饰器def logging(level):    def wrapper(func):        def inner_wrapper(*args, **kwargs):            print("[{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))            f = func(*args, **kwargs)            print("after function: [{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))            return f        return inner_wrapper    return wrapper@logging(level="deBUG")def do_something(a,b,c):    print(a)    time.sleep(1)    print(b)    time.sleep(1)    print(c)    return aif __name__ == '__main__':    # 使用@    f = do_something("1","2","3")

输出：

[deBUG]: enter function do_something()123after function: [deBUG]: enter function do_something()

个人理解：

装饰器带了一个参数 level = "deBUG"。

最外层的函数 logging() 接受参数并将它们作用在内部的装饰器函数上面。内层的函数 wrapper() 接受一个函数作为参数，然后在函数上面放置一个装饰器。这里的关键点是装饰器是可以使用传递给 logging() 的参数的。

类装饰器

# 类装饰器class deco_cls(object):    def __init__(self, func):        self._func = func    def __call__(self, *args, **kwargs):        print("class decorator before function")        f = self._func(*args, **kwargs)        print("class decorator after function")        return f@deco_clsdef do_something(a,b,c):    print(a)    time.sleep(1)    print(b)    time.sleep(1)    print(c)    return aif __name__ == '__main__':    # 使用@    f = do_something("1","2","3")

输出：

class decorator before function123class decorator after function

个人理解：

使用一个装饰器去包装函数，返回一个可调用的实例。 因此定义了一个类装饰器。

两层装饰器

# 不带参数的装饰器def deco_test(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        print("before function")        f = func(*args, **kwargs)        print("after function")        return f    return wrapper# 带参数的装饰器def logging(level):    def wrapper(func):        def inner_wrapper(*args, **kwargs):            print("[{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))            f = func(*args, **kwargs)            print("after function: [{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))            return f        return inner_wrapper    return wrapper@logging(level="deBUG")@deco_testdef do_something(a,b,c):    print(a)    time.sleep(1)    print(b)    time.sleep(1)    print(c)    return aif __name__ == '__main__':    # 使用@    f = do_something("1","2","3")

输出：

[deBUG]: enter function wrapper()before function123after functionafter function: [deBUG]: enter function wrapper()

个人理解：

在函数 do_something() 外面先套一层 deco_test() 装饰器，再在最外面套一层 logging() 装饰器。

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总结

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