Python装饰器(decorator)定义与用法详解_Python

本文实例讲述了Python 装饰器(decorator)定义与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

什么是装饰器(decorator)

简单来说，可以把装饰器理解为一个包装函数的函数，它一般将传入的函数或者是类做一定的处理，返回修改之后的对象．所以，我们能够在不修改原函数的基础上，在执行原函数前后执行别的代码．比较常用的场景有日志插入，事务处理等．

装饰器

最简单的函数，返回两个数的和

									def calc_add(a, b):

									 return a + b

									calc_add(1, 2)

但是现在又有新的需求，计算求和操作耗时，很简单，求和前获取一下时间，求和后再获取一次，求差即可

									import datetime

									def calc_add(a, b):

									 start_time = datetime.datetime.now()

									 result = a + b

									 end_tiem = datetime.datetime.now()

									 print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"

									 return result

									calc_add(1, 2)

现在呢，函数calc_diff(a, b)，计算a-b，也想计算减法操作的时间差，很好办，把那段代码复制过去．但是假如我们现在想编的是一个数学函数库，各种函数都想计算其执行耗时，总不能一个一个复制代码，想个更好的办法．

我们知道，在Python中函数也是被视为对象的，可以作为参数传递，那么假如把计算耗时的独立为一个单独的函数calc_spend_time()，然后把需要计算耗时的函数例如calc_add的引用传递给它，在calc_spend_time中调用calc_add，这样所有的需要计算耗时的函数都不用修改自己的代码了．

									def calc_spend_time(func, *args, **kargs):

									 start_time = datetime.datetime.now()

									 result = func(*args, **kargs)

									 end_tiem = datetime.datetime.now()

									 print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"

									def calc_add(a, b):

									 return a + b

									calc_spend_time(calc_add, 1, 1)

									# calc_spend_time(calc_add, a=1, b=2)

看起来也不错，负责计算的函数不用更改，只需调用的时候作为参数传给计算时间差的函数．但就是这，调用的时候形式变了，不再是clac(1, 2)，而是calc_spend_time(clac_add, 1, 2)，万一calc_add大规模被调用，那么还得一处一处找，然后修改过来，还是很麻烦．如果想不修改代码，就得使clac()和calc_spend_time(clac)效果一样，那么可以在calc_spend_time()里把传入的clac包装一下，然后返回包装后的新的函数，再把返回的包装好的函数赋给clac，那么calc()的效果就和上例calc_spend_time(calc())效果一样．

									import datetime

									def calc_spend_time(func):

									 def new_func(a, b):

									  start_time = datetime.datetime.now()

									  result = func(a, b)

									  end_tiem = datetime.datetime.now()

									  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"

									 return new_func

									def calc_add(a, b):

									 return a + b

									calc_add = calc_spend_time(calc_add)

									calc_add(1, 2)

语法糖

上面的例子就是装饰器的概念，包装函数的函数．事实上上面的例子还可以更精简

									import datetime

									def calc_spend_time(func):

									 def new_func(a, b):

									  start_time = datetime.datetime.now()

									  result = func(a, b)

									  end_tiem = datetime.datetime.now()

									  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"

									 return new_func

									@calc_spend_time

									def calc_add(a, b):

									 return a + b

									calc_add(1, 2)

@calc_spend_time就是语法糖，它的本质就是：calc_add = calc_spend_time(calc_add)

无参数的函数装饰器

									import datetime

									def calc_spend_time(func):

									 def new_func(*args, **kargs):

									  start_time = datetime.datetime.now()

									  result = func(*args, **kargs)

									  end_tiem = datetime.datetime.now()

									  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"

									 return new_func

									@calc_spend_time

									def calc_add(a, b):

									 return a + b

									@calc_spend_time

									def calc_diff(a, b):

									 return a - b

									calc_add(a=1, b=2)

									calc_diff(1, 2)

注：

*args：把所有的参数按出现顺序打包成list
**kargs：把所有的key=value形式的参数打包成一个dict

带参数的函数装饰器

假如我们需要知道函数的一些额外信息，例如函数作者，可以通过给装饰器函数增加参数来实现．

									import datetime

									def calc_spend_time(author):

									 def first_deco(func):

									  def new_func(*args, **kargs):

									   start_time = datetime.datetime.now()

									   result = func(*args, **kargs)

									   end_tiem = datetime.datetime.now()

									   print author, "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"

									  return new_func

									 return first_deco

									@calc_spend_time('author_1')

									def calc_add(a, b):

									 return a + b

									@calc_spend_time('author_2')

									def calc_diff(a, b):

									 return a - b

									calc_add(a=1, b=2)

									calc_diff(1, 2)

Python内置装饰器

Python内置的装饰器有三个：staticmethod，classmethod和property．

staticmethod：把类中的方法定义为静态方法，使用staticmethod装饰的方法可以使用类或者类的实例对象来调用，不需要传入self

									class Human(object):

									 """docstring for Human"""

									 def __init__(self):

									  super(Human, self).__init__()

									 @staticmethod

									 def say(message):

									  if not message:

									   message = 'hello'

									  print 'I say %s' % message

									 def speak(self, message):

									  self.say(message)

									Human.say(None)

									human = Human()

									human.speak('hi')

输出：

1 2	`I say hello` `I say hi`

classmethod：把类中的方法定义为类方法，使用classmethod装饰的方法可以使用类或者类的实例对象来调用，并将该class对象隐式的作为第一个参数传入

									class Human(object):

									 """docstring for Human"""

									 def __init__(self):

									  super(Human, self).__init__()

									  self.message = '111'

									 def say(message):

									  if not message:

									   message = 'hello'

									  print 'I say %s' % message

									 @classmethod

									 def speak(cls, message):

									  if not message:

									   message = 'hello'

									  cls.say(message)

									human = Human()

									human.speak('hi')

输出同上例

property：把方法变成属性

									class Human(object):

									 """docstring for Human"""

									 def __init__(self, value):

									  super(Human, self).__init__()

									  self._age = value

									 @property

									 def age(self):

									  return self._age

									human = Human(20)

									print human.age

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

原文链接：http://blog.csdn.net/shuaijiasanshao/article/details/51381493

Python装饰器(decorator)定义与用法详解

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