python 装饰器的实际作用有哪些

接上一篇

终于知道python的装饰器是怎么回事,那在工作中,到底能干吗用呢?
尤其对我这个只会写写脚本又不做python开发的小测试/手动无辜脸。

先说结论,肯定是有用处滴。

一、自动化测试中使用

就拿写的自动化测试来说吧,如果我想统一的输出点东西,比如:case的运行时长,case名称等等,那就可以用起来。

首先,看下最简单的case,没有装饰器:

import pytest

def test_01():
 a = 1
 b = 2
 assert a < b

def test_02():
 a = 1
 b = 1
 assert a-b == 0

if __name__ == '__main__':
 pytest.main(['demo_test.py'])

这个用例文件里有2个case,运行一下:

============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.8.5, pytest-6.0.1, py-1.9.0, pluggy-0.13.1
rootdir: D:\练习
collected 2 items

demo_test.py .. [100%]

============================== 2 passed in 0.01s ==============================
[Finished in 0.4s]

运行通过就是.,所以2个case都通过了,有2个.。

如果我想在运行结果里看到每个case的执行时长,那么就可以写一个装饰器去处理:

import pytest
import functools
import time

def log_execute_time(func):
 @functools.wraps(func)
 def wrapper(*args, **kwargs):
  start = time.perf_counter()
  res = func(*args, **kwargs)
  end = time.perf_counter()
  print("{} 用时 {} ms".format(func.__name__, (end - start) * 1000))
  return res
 return wrapper

@log_execute_time
def test_01():
 a = 1
 b = 2
 assert a < b

@log_execute_time
def test_02():
 a = 1
 b = 1
 assert a-b == 0

if __name__ == '__main__':
 pytest.main(['-s','demo_test.py'])

运行一下:

============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.8.5, pytest-6.0.1, py-1.9.0, pluggy-0.13.1
rootdir: D:\练习
collected 2 items

demo_test.py
test_01 用时 0.0007999999999674934 ms .
test_02 用时 0.0012999999999818712 ms .

============================== 2 passed in 0.03s ==============================
[Finished in 0.4s]

可以看到,每个case执行会打印出执行耗时。

上述的这个例子是在实现自动化测试时的场景,具体还是要看你怎么去挖掘你的需求。

二、其他python开发向的用法

我也去查了下其他的用法,其实在python开发中,用途还是很多的,其中就还有大家熟悉的"身份认证"。

比如大家爱上博客园,你不登录账号也可以浏览博客。当你看着兴起,自己也想评论或者发文的时候,发现
提示你需要登录,这种场景就可以用上装饰器。代码举例:

import functools

def authenticate(func):
 @functools.wraps(func)
 def wrapper(*args, **kwargs):
  request = args[0]
  if check_user_logged_in(request): # 检查用户是否登录
   return func(*args, **kwargs) # 如果登录了,就可以执行函数post_comment() 发送评论
  else:
   raise Exception('Authentication failed') # 否则,身份验证失败
 return wrapper

@authenticate
def post_comment(request)
 pass

上述代码只是说了这个意思,辅助描述下场景。

除此之外,还可以在输入合理性检查、缓存等多个场景中使用,毕竟不是做开发的,这里就不再深入了。

三、装饰器小结

装饰器本质上是一个python函数或者类,可以让其他函数或类在不需要做任何代码修改的前提下,增加额外的功能。
装饰器的返回值也是一个函数对象或者类对象。

有了装饰器,我们可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码到装饰器中,并且可以重用。
说到这,我感觉跟AOP面向切面编程有点像。

大家还知道哪些应用场景,也欢迎留言补充。

以上就是python 装饰器的实际作用有哪些的详细内容,更多关于python 装饰器作用的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Python装饰器的函数式编程详解

    Python的装饰器的英文名叫Decorator,当你看到这个英文名的时候,你可能会把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了,其实这是完全不同的两个东西.虽然好像,他们要干的事都很相似--都是想要对一个已有的模块做一些"修饰工作",所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰(一些小功能,这些小功能可能好多模块都会用到),但又不让这个小装饰(小功能)侵入到原有的模块中的代码里去.但是OO的Decorator简直就是一场恶梦,不信你就去看看wikipedia上的词条

  • 深入理解python中的闭包和装饰器

    python中的闭包从表现形式上定义(解释)为:如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure). 以下说明主要针对 python2.7,其他版本可能存在差异. 也许直接看定义并不太能明白,下面我们先来看一下什么叫做内部函数: def wai_hanshu(canshu_1): def nei_hanshu(canshu_2): # 我在函数内部有定义了一个函数 return canshu_1*canshu_2 return

  • 深入了解Python装饰器的高级用法

    原文地址 https://www.codementor.io/python/tutorial/advanced-use-python-decorators-class-function 介绍 我写这篇文章的主要目的是介绍装饰器的高级用法.如果你对装饰器知之甚少,或者对本文讲到的知识点易混淆.我建议你复习下装饰器基础教程. 本教程的目标是介绍装饰器的一些有趣的用法.特别是怎样在类中使用装饰器,怎样给装饰器传递额外的参数. 装饰器 vs 装饰器模式 Decorator模式是一个面向对象的设计模式,它

  • Python闭包及装饰器运行原理解析

    一.闭包 闭包从形式上来说是在外部函数中定义内部函数,并且内部函数引用了外部函数的变量,此变量叫做自由变量. 或者说是将组成函数的语句和这些语句的执行环境打包在一起. 闭包满足的条件: 必须有一个内嵌函数 内嵌函数必须使用外部函数的变量 外部函数的返回值必须是内嵌函数 def closure(): value = [] def fun(tmp): value.append(tmp) return value return fun cc = closure() cc(0) #[0] 等同于clos

  • 通俗讲解python 装饰器

    装饰器其实一直是我的一个"老大难".这个知识点就放在那,但是拖延症... 其实在平常写写脚本的过程中,这个知识点你可能用到不多 但在面试的时候,这可是一个高频问题. 一.什么是装饰器 所谓的装饰器,其实就是通过装饰器函数,来修改原函数的一些功能,使得原函数不需要修改. 这一句话理解起来可能没那么轻松,那先来看一个"傻瓜"函数. 放心,绝对不是"Hello World"! def hello(): print("你好,装饰器")

  • 介绍Python的@property装饰器的用法

    在绑定属性时,如果我们直接把属性暴露出去,虽然写起来很简单,但是,没办法检查参数,导致可以把成绩随便改: s = Student() s.score = 9999 这显然不合逻辑.为了限制score的范围,可以通过一个set_score()方法来设置成绩,再通过一个get_score()来获取成绩,这样,在set_score()方法里,就可以检查参数: class Student(object): def get_score(self): return self._score def set_s

  • 如何真正的了解python装饰器

    合理使用装饰器可以简化开发,并且使得代码更加清晰.下面我们分别介绍两种装饰器,不带参数的装饰器和带参数的装饰器. 一.不带参数的装饰器 我们用一个实际的例子来引入装饰器的概念,比如我们现在有一个方法A(),然后我们需要在方法A()执行之前在终端打印"function is running",这时候我们可以在方法A()的开始部分加上下面的代码: print("function is running") 但是如果我们不想修改方法A()的代码,也可以重新写一个方法deco

  • Python带参数的装饰器运行原理解析

    关于装饰器的理解,特别像<盗梦空间>中的进入梦境和从梦境出来的过程,一层一层的深入梦境,然后又一层一层的返回,被带入梦境的是被装饰的函数,装饰器就是使人入梦的工具. 上代码: from functools import wraps def decorator_with_argument(argument=''): def outer(func): message = argument + func.__name__ @wraps(func) def inner(*args, **kwargs)

  • Python装饰器如何实现修复过程解析

    Python装饰器(decorator)在实现的时候,被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了(函数名等函数属性会发生改变), 为了不影响,Python的functools包中提供了一个叫wraps的decorator来消除这样的副作用.写一个decorator的时候,最好在实现之前加上functools的wrap, 它能保留原有函数的名称和docstring. 未加@wraps的时候: from functools import wraps def wrapper(func): # @wraps

  • Python中的各种装饰器详解

    Python装饰器,分两部分,一是装饰器本身的定义,一是被装饰器对象的定义. 一.函数式装饰器:装饰器本身是一个函数. 1.装饰函数:被装饰对象是一个函数 [1]装饰器无参数: a.被装饰对象无参数: 复制代码 代码如下: >>> def test(func):     def _test():         print 'Call the function %s().'%func.func_name         return func()     return _test >

  • 详解Python中的装饰器、闭包和functools的教程

    装饰器(Decorators) 装饰器是这样一种设计模式:如果一个类希望添加其他类的一些功能,而不希望通过继承或是直接修改源代码实现,那么可以使用装饰器模式.简单来说Python中的装饰器就是指某些函数或其他可调用对象,以函数或类作为可选输入参数,然后返回函数或类的形式.通过这个在Python2.6版本中被新加入的特性可以用来实现装饰器设计模式. 顺便提一句,在继续阅读之前,如果你对Python中的闭包(Closure)概念不清楚,请查看本文结尾后的附录,如果没有闭包的相关概念,很难恰当的理解P

随机推荐