服务器之家

服务器之家 > 正文

python中的装饰器该如何使用

时间：2021-12-03 10:50     来源/作者：zhangkun

1. 需求是怎么来的

装饰器的定义很是抽象，我们来看一个小例子。

?
1
2
3
def foo():
    print('in foo()')
foo()

这是一个很无聊的函数没错。但是突然有一个更无聊的人，我们称呼他为B君，说我想看看执行这个函数用了多长时间，好吧，那么我们可以这样做：

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
import time
 
def foo():
    start = time.time()
    print('in foo()')
    time.sleep(2)
    end = time.time()
    print(f'used:{end - start}')
 
foo()

很好，功能看起来无懈可击。可是蛋疼的B君此刻突然不想看这个函数了，他对另一个叫foo2的函数产生了更浓厚的兴趣。

怎么办呢？如果把以上新增加的代码复制到foo2里，这就犯了大忌了~复制什么的难道不是最讨厌了么！而且，如果B君继续看了其他的函数呢？

2. 以不变应万变，是变也

还记得吗，函数在Python中是一等公民，那么我们可以考虑重新定义一个函数timeit，将foo的引用传递给他，然后在timeit中调用foo并进行计时，这样，我们就达到了不改动foo定义的目的，而且，不论B君看了多少个函数，我们都不用去修改函数定义了！

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
import time
 
def foo():
    print('in foo()')
 
def timeit(func):
    start = time.time()
    func()
    time.sleep(2)
    end = time.time()
    print('used:', end - start)
 
timeit(foo)

看起来逻辑上并没有问题，一切都很美好并且运作正常！……等等，我们似乎修改了调用部分的代码。原本我们是这样调用的：foo()，修改以后变成了：timeit(foo)。这样的话，如果foo在N处都被调用了，你就不得不去修改这N处的代码。或者更极端的，考虑其中某处调用的代码无法修改这个情况，比如：这个函数是你交给别人使用的。

3. 最大限度地少改动

既然如此，我们就来想想办法不修改调用的代码；如果不修改调用代码，也就意味着调用foo()需要产生调用timeit(foo)的效果。我们可以想到将timeit赋值给foo，但是timeit似乎带有一个参数……想办法把参数统一吧！如果timeit(foo)不是直接产生调用效果，而是返回一个与foo参数列表一致的函数的话……就很好办了，将timeit(foo)的返回值赋值给foo，然后，调用foo()的代码完全不用修改！

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
# -*- coding: UTF-8 -*-
import time
 
def foo():
    print('in foo()')
 
# 定义一个计时器，传入一个，并返回另一个附加了计时功能的方法
def timeit(func):
    # 定义一个内嵌的包装函数，给传入的函数加上计时功能的包装
    def wrapper():
        start = time.time()
        func()
        time.sleep(2)
        end = time.time()
        print('used:', end - start)
 
    # 将包装后的函数返回
    return wrapper
 
foo = timeit(foo)
foo()

这样，一个简易的计时器就做好了！我们只需要在定义foo以后调用foo之前，加上foo = timeit(foo)，就可以达到计时的目的，这也就是装饰器的概念，看起来像是foo被timeit装饰了。在在这个例子中，函数进入和退出时需要计时，这被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。与传统编程习惯的从上往下执行方式相比较而言，像是在函数执行的流程中横向地插入了一段逻辑。在特定的业务领域里，能减少大量重复代码。面向切面编程还有相当多的术语，这里就不多做介绍，感兴趣的话可以去找找相关的资料。

这个例子仅用于演示，并没有考虑foo带有参数和有返回值的情况，完善它的重任就交给你了 ：）

上面这段代码看起来似乎已经不能再精简了，Python于是提供了一个语法糖来降低字符输入量。

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
import time
 
 
def timeit(func):
    def wrapper():
        start = time.time()
        func()
        time.sleep(2)
        end = time.time()
        print('used:', end - start)
 
    return wrapper
 
 
@timeit
def foo():
    print('in foo()')
 
 
foo()

重点关注第11行的@timeit，在定义上加上这一行与另外写foo = timeit(foo)完全等价，千万不要以为@有另外的魔力。除了字符输入少了一些，还有一个额外的好处：这样看上去更有装饰器的感觉。

看到这里其实你也明白了,python 中的装饰器本质上就是一个函数,这个函数接收其他的函数作为参数,并将其以一个全新的修改后的函数替换它。

4.对带参数的函数使用装饰器

如果要包装的函数有参数，也不麻烦，只要内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象就可以啦

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
import datetime,time
 
def out(func):
    def inner(*args):
        start = datetime.datetime.now()
        func(*args)
        end = datetime.datetime.now()
        print(end-start)
        print("out and inner")
    return inner
 
@out
def myfunc(*args):
    time.sleep(1)
    print("args is{}".format(args))
 
myfunc("lalalal")

5. 给装饰器参数

给装饰器传参也不难，和上一示例相比在外层多了一层包装而已

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
#coding:utf-8
def outermost(*args):
    def out(func):
        print ("装饰器参数{}".format(args))
        def inner(*args):
            print("innet start")
            func(*args)
            print ("inner end")
        return inner
    return out
 
@outermost(666)
def myfun(*args):
    print ("试试装饰器和函数都带参数的情况,被装饰的函数参数{}".format(args))
 
myfun("zhangkun")

6.带类参数的装饰器

参数是什么类型其实都不影响的，你看，参数是个类也一样的

?
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
class locker:
    def __init__(self):
        print("locker.__init__() should be not called")
 
    @staticmethod
    def acquire():
        print("locker.acquire() static method be called")
 
    @staticmethod
    def release():
        print("locker.release() static method be called")
 
def outermost(cls):
    def out(func):
        def inner():
            cls.acquire()
            func()
            cls.release()
        return inner
    return out
 
@outermost(locker)
def myfunc():
    print("myfunc called")
 
myfunc()

7. 对一个函数应用多个装饰器

一个函数可以拥有多个装饰器，但是要注意顺序

?
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
35
36
37
38
39
40
41
42
class mylocker:
    def __init__(self):
        print("mylocker.__init__() called.")
 
    @staticmethod
    def acquire():
        print("mylocker.acquire() called.")
 
    @staticmethod
    def unlock():
        print("  mylocker.unlock() called.")
 
class lockerex(mylocker):
    @staticmethod
    def acquire():
        print("lockerex.acquire() called.")
 
    @staticmethod
    def unlock():
        print("  lockerex.unlock() called.")
 
def lockhelper(cls):
    def _deco(func):
        def __deco2(*args, **kwargs):
            print("before %s called." % func.__name__)
            cls.acquire()
            try:
                return func(*args, **kwargs)
            finally:
                cls.unlock()
        return __deco2
    return _deco
 
class example:
    @lockhelper(mylocker)
    @lockhelper(lockerex)
    def myfunc2(self, a, b):
        print(" myfunc2() called.")
        print(a+b)
 
a = example()
a.myfunc2(1,2)

8. 作为一个类

虽然装饰器几乎总是可以用函数实现,但是在某些情况下,使用用户自定义的类可能会更好

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
import time
 
 
class DerocatorAsClass:
    def __init__(self,funcation):
        self.funcation = funcation
 
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        # 调用函数之前,做点什么
        result = self.funcation(*args,**kwargs)
        print('3333333333')
        # 在调用之后做点什么并且返回结果
        return result
 
@DerocatorAsClass
def foo():
    print('in foo()')
 
 
foo()

如上例，用类作为装饰器也是很方便的

以上就是python中的装饰器该如何使用的详细内容，更多关于python 装饰器的使用的资料请关注服务器之家其它相关文章！

原文链接：https://juejin.cn/post/6974382558234542087

标签：
Python 装饰器 

相关文章

热门资讯

yue是什么意思 网络流行语yue了是什么梗
yue是什么意思 网络流行语yue了是什么梗 2020-10-11
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗 2020-05-22
2020微信伤感网名听哭了 让对方看到心疼的伤感网名大全
2020微信伤感网名听哭了 让对方看到心疼的伤感网名大全 2019-12-26
2021年耽改剧名单 2021要播出的59部耽改剧列表
2021年耽改剧名单 2021要播出的59部耽改剧列表 2021-03-05
苹果12mini价格表官网报价 iPhone12mini全版本价格汇总
苹果12mini价格表官网报价 iPhone12mini全版本价格汇总 2020-11-13
返回顶部