本文实例分析了Python装饰器的执行过程。分享给大家供大家参考，具体如下：
今天看到一句话：装饰器其实就是对闭包的使用，仔细想想，其实就是这回事，今天又看了下闭包，基本上算是弄明白了闭包的执行过程了。其实加上几句话以后就可以很容易的发现，思路给读者，最好自己总结一下，有助于理解。通过代码来说吧。
第一种，装饰器本身不传参数，相对来说过程相对简单的
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
|
#!/usr/bin/python#coding: utf-8# 装饰器其实就是对闭包的使用def dec(fun): print("call dec") def in_dec(): print("call in_dec") fun() # 必须加上返回语句，不然的话会默认返回None return in_dec@decdef fun(): print("call fun")# 注意上面的返回语句加上还有不加上的时候这一句执行的区别print(type(fun))fun()'''通过观察输出结果可以知道函数执行的过程call dec<type 'function'>call in_deccall fun观察这几组数据以后，其实很容易发现，先执行装饰器，执行过装饰器以后，代码继续执行最后的print和fun()语句，但是此时的fun函数其实是指向in_dec的，并不是@下面的fun函数，所以接下来执行的是in_dec，在in_dec中有一个fun()语句，遇到这个以后才是执行@后面的fun()函数的。''' |
第二种，装饰器本身传参数，个人认为相对复杂，这个过程最好自己总结，有问题大家一块探讨
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
|
#!/usr/bin/python#coding: utf-8import time, functoolsdef performance(unit): print("call performance") def log_decrator(f): print("call log_decrator") @functools.wraps(f) def wrapper(*arg, **kw): print("call wrapper") t1 = time.time() t = f(*arg, **kw) t2 = time.time() tt = (t2 - t1) * 1000 if unit == "ms" else (t2 - t1) print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, tt, unit) return t return wrapper return log_decrator@performance("ms")def factorial(n): print("call factorial") return reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 1 + n))print(type(factorial))#print(factorial.__name__)print(factorial(10))'''接下来的是输出结果，通过结果其实很容易发现执行的过程call performancecall log_decrator 通过观察前两组的输出结果可以知道，先执行装饰器<type 'function'>call wrappercall factorialcall factorial() in 0.000000 ms3628800''' |
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
原文链接：https://blog.csdn.net/you_are_my_dream/article/details/53167013
