老生常谈Python进阶之装饰器

老生常谈Python进阶之装饰器,第1张

概述函数也是对象要理解Python装饰器,首先要明白在Python中,函数也是一种对象,因此可以把定义函数时的函数名看作是函数对象的一个引用。既然是引用,因此可以将函数赋值给一个变量,也可以把函数作为一个参数传递或返

函数也是对象

要理解Python装饰器,首先要明白在Python中,函数也是一种对象,因此可以把定义函数时的函数名看作是函数对象的一个引用。既然是引用,因此可以将函数赋值给一个变量,也可以把函数作为一个参数传递或返回。同时,函数体中也可以再定义函数。

装饰器本质

可以通过编写一个纯函数的例子来还原装饰器所要做的事。

def decorator(func):    def wrap():    print("Doing someting before executing func()")    func()    print("Doing someting after executing func()")  return wrapdef fun_test():  print("func")fun_test = decorator(fun_test)fun_test()# Output:# Doing someting before executing func()# func# Doing someting after executing func()

fun_test所指向的函数的引用传递给decorator()函数

decorator()函数中定义了wrap()子函数,这个子函数会调用通过func引用传递进来的fun_test()函数,并在调用函数的前后做了一些其他的事情

decorator()函数返回内部定义的wrap()函数引用

fun_test接收decorator()返回的函数引用,从而指向了一个新的函数对象

通过fun_test()调用新的函数执行wrap()函数的功能,从而完成了对fun_test()函数的前后装饰

Python中使用装饰器

在Python中可以通过@符号来方便的使用装饰器功能。

def decorator(func):    def wrap():    print("Doing someting before executing func()")    func()    print("Doing someting after executing func()")  return wrap@decoratordef fun_test():  print("func")fun_test()# Output:# Doing someting before executing func()# func# Doing someting after executing func()

装饰的功能已经实现了,但是此时执行:

 

print(fun_test.__name__)# Output:# wrap

 fun_test.__name__已经变成了wrap,这是应为wrap()函数已经重写了我们函数的名字和注释文档。此时可以通过functools.wraps来解决这个问题。wraps接受一个函数来进行装饰,并加入了复制函数名称、注释文档、参数列表等等功能。这可以让我们在装饰器里面访问在装饰之前的函数的属性。

更规范的写法:

from functools import wrapsdef decorator(func):  @wraps(func)  def wrap():    print("Doing someting before executing func()")    func()    print("Doing someting after executing func()")  return wrap@decoratordef fun_test():  print("func")fun_test()print(fun_test.__name__)# Output:# Doing someting before executing func()# func# Doing someting after executing func()# fun_test

带参数的装饰器

通过返回一个包裹函数的函数,可以模仿wraps装饰器,构造出一个带参数的装饰器。

from functools import wrapsdef loginfo(info='info1'):  def loginfo_decorator(func):    @wraps(func)    def wrap_func(*args,**kwargs):      print(func.__name__ + ' was called')      print('info: %s' % info)            return func(*args,**kwargs)    return wrap_func  return loginfo_decorator  @loginfo()def func1():  pass  func1()# Output:# func1 was called# info: info1@loginfo(info='info2')def func2():  passfunc2()# Output:# func2 was called# info: info2

装饰器类

通过编写类的方法也可以实现装饰器,并让装饰器具备继承等面向对象中更实用的特性

首先编写一个装饰器基类:

from functools import wrapsclass loginfo:  def __init__(self,info='info1'):    self.info = info      def __call__(self,func):    @wrap    def wrap_func(*args,**kwargs):      print(func.__name__ + ' was called')      print('info: %s' % self.info)            self.after()  # 调用after方法,可以在子类中实现      return func(*args,**kwargs)    return wrap_func  def after(self):    pass@loginfo(info='info2')def func1():  pass  # Output:# func1 was called# info: info1

再通过继承loginfo类,扩展装饰器的功能:

class loginfo_after(loginfo):  def __init__(self,info2='info2',*args,**kwargs):    self.info2 = info2    super(loginfo_after,self).__init__(*args,**kwargs)  def after(self):    print('after: %s' % self.info2)@loginfo_after()def func2():  passfunc2()  # Output:# func2 was called# info: info1# after: info2

以上这篇老生常谈Python进阶之装饰器就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程小技巧。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的老生常谈Python进阶之装饰器全部内容,希望文章能够帮你解决老生常谈Python进阶之装饰器所遇到的程序开发问题。

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