装饰器是最容易在我们项目编写上出现的内容,结实的掌握这部分内容,对我们的代码是否能顺利编写时非常重要的,下面就关于python装饰器问题,给大家最详细介绍。
装饰器的示例代码
# 定义装饰器 def decorator(func): def inner(): # 在内部函数里面对已有函数进行装饰 print('已添加登录认证') func() return inner def comment(): print('发表评论') # 调用装饰器对已有函数进行装饰,左边的comment=inner comment = decorator(comment) # 调用方式不变 comment()
装饰器的语法糖写法
如果有多个函数都需要添加登录验证的功能,每次都需要编写func = decorator(func)这样代码对已有函数进行装饰,这种做法还是比较麻烦。
Python给提供了一个装饰函数更加简单的写法,那就是语法糖,语法糖的书写格式是: @装饰器名字,通过语法糖的方式也可以完成对已有函数的装饰。
# 定义装饰器 def decorator(func): def inner(): # 在内部函数里面对已有函数进行装饰 print('已添加登录认证') func() return inner @decorator # comment = decorator(comment) 装饰器语法糖对该代码进行了封装 左边comment=inner def comment(): print('发表评论') # 调用方式不变 comment()
装饰器的执行时机
当前模块加载完成以后,装饰器会立即执行,对已有函数进行装饰。
# 定义装饰器 def decorator(func): print('装饰器执行了') def inner(): # 在内部函数里面对已有函数进行装饰 print('已添加登录认证') func() return inner @decorator # comment = decorator(comment) 装饰器语法糖对该代码进行了封装 左边comment=inner def comment(): print('发表评论')
运行结果
装饰器执行了
1
装饰器实现已有函数执行时间的统计
import time def decorator(func): def inner(): # 获取时间距离1970-1-1 0:0:1的时间差 begin = time.time() func() end = time.time() result = end - begin print(f'函数执行完成耗时:{result}') return inner @decorator def work(): for i in range(10000): print(i) work()
装饰带有参数的函数
def decorator(func): def inner(num1, num2): print('正在努力执行加法计算') func(num1, num2) return inner @decorator def add_num(num1, num2): result = num1 + num2 print(f'结果为:{result}') add_num(1, 2)
装饰带有参数、返回值的函数
def decorator(func): def inner(num1, num2): print('正在努力执行加法计算') num = func(num1, num2) return num return inner @decorator def add_num(num1, num2): result = num1 + num2 return result result = add_num(1, 2) print(f'结果为:{result}')
类装饰器的使用
class MyDecorator(object): def __init__(self, func): self.__func = func # 实现__call__方法,表示对象是一个可调用对象,可以像调用函数一样进行调用 def __call__(self, *args, **kwargs): # 对已有函数进行封装 print('马上就有下班啦') self.__func() @MyDecorator # @MyDecorator => show = MyDecorator(show) def show(): print('快要下雪啦') # 执行show,就相当于执行MyDecorator类创建的实例对象,show() => 对象() show()
扩展:
函数之所以能够调用,是因为函数内部实现了 __call__ 方法
以上就是关于装饰器的全部内容了,如需了解更多python实用知识,点击进入PyThon学习网教学中心。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)