python装饰器相当于函数的调用方式

1. 普通装饰器

 import logging

 1. foo = use_loggine(foo)
 def use_loggine(func):
 def wrapper():
  logging.warn("%s is running " % func.__name__)
  return func()
 return wrapper

 @use_loggine
 def foo():
 print "aaa"
 foo()
 print foo.__name__

2. func 需要参数：

foo = use_loggine(foo) 第一个参数就是func这个函数对象，不包含参数foo(params)

 def use_loggine(func):
 def wrapper(name):
  logging.warn("%s is running " % func.__name__)
  return func(name)
 return wrapper

 @use_loggine
 def foo(name):
 print "name is %s" % name

3. 装饰器带参数

 foo = use_logging('warn')(foo) 还是把被装饰的函数当做参数赋给装饰器

 def use_logging(level):
 def decorator(func):
 def wrapper(*args, **kwargs):
  if level == 'warn':
  logging.warn("%s is running" % func.__name__)
  elif level == 'info':
  logging.warn("%s is running" % func.__name__)
  return func(*args)
 return wrapper
 return decorator

 @use_logging('warn')
 def foo(name):
 print "i am %s" % name

 foo = use_logging('warn')(foo)
 print foo.__name__
 foo('foo')

4. 类装饰器，还是把被装饰的函数当做参数赋给装饰器

 foo = Foo(params)(func)

 class Foo(object):
 def __init__(self, name):
 self.name = name

 def __call__(self, func):
 def aa():
  print "class decorator running"
  print "name is :%s" % self.name
  func()
  print 'class decorator ending'
 return aa

 @Foo("hello")
 def bar():
 print "world"

 bar()

 @deco
 def foo()
 pass

 foo = deco(foo)

 @deco(xx)
 def foo():
 pass

 foo = deco(xx)(foo)

5. 类方法装饰器

类方法装饰器和其他装饰器没有什么区别，只不过在装饰器内部返回的函数中，第一个参数是固定的，是调用方法的对象本身，如

果是实例对象，就是self，是类方法的话，就是cls，静态方法的话，没有第一个参数。

 from functools import wraps

 def method_decor(func):
 @wraps(func)
 def wrapper(*args, **kwargs):
  try:
  u = func(*args, **kwargs)
  return u
  except Exception as e:
  args[0].bb() # args[0]就是self或者cls。可以在args前面定义self，更加方便u = func(self，*args, **kwargs)
  return 'an Exception raised.'

 return wrapper

 class Foo(object):

 @method_decor
 def aa(self):
  # print("This is wraped method")
  raise Exception('aa')

 def bb(self):
  print("This is called method")

 a = Foo()
 a.aa()

以上这篇python装饰器相当于函数的调用方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 简单了解python装饰器原理及使用方法

    这篇文章主要介绍了简单了解python装饰器原理及使用方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 如果你接触 Python 有一段时间了的话,想必你对 @ 符号一定不陌生了,没错 @ 符号就是装饰器的语法糖. 装饰器的使用方法很固定: 先定义一个装饰函数(帽子)(也可以用类.偏函数实现) 再定义你的业务函数.或者类(人)最后把这顶帽子带在这个人头上 Python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数,目的是在不改变原函数名(或类名)的

  • python装饰器原理与用法深入详解

    本文实例讲述了python装饰器原理与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 你会Python嘛? 我会! 那你给我讲下Python装饰器吧! Python装饰器啊?我没用过哎 以上是我一个哥们面试时候发生的真实对白. ----------------------------------------------分割线------------------------------------------------------------------------------ 简言之,python装饰

  • python中装饰器级连的使用方法示例

    前言 最近在学习python,学会了为什么要使用装饰器,也明白了装饰器是什么了,但是你也许会问,是否可以在装饰器前面再添加一层装饰器,会怎么样呢?就像大楼一样,一层一层地叠在一起.其实是可以的.现在我们就来学习这种堆叠技术,与类的继承是有相似之处,可以不断地继承下去.下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 代码如下: #python 3.6 def star(func): def inner(*args, **kwargs): print("*" * 30) func(*args,

  • python装饰器代替set get方法实例

    对于变量的访问和设置,我们可以使用get.set方法,如下: class student: def __init__(self,name): self.__name = name def get_name(self): return self.__name def set_name(self,name): self.__name = name 我们也可以使用python 的装饰器,用@语法糖,使得我们要使用set get功能时只需要通过.xx的形式即可 class student1: def _

  • python装饰器相当于函数的调用方式

    1. 普通装饰器 import logging 1. foo = use_loggine(foo) def use_loggine(func): def wrapper(): logging.warn("%s is running " % func.__name__) return func() return wrapper @use_loggine def foo(): print "aaa" foo() print foo.__name__ 2. func 需要

  • Python 装饰器@，对函数进行功能扩展操作示例【开闭原则】

    本文实例讲述了Python 装饰器@,对函数进行功能扩展操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 装饰器可以对原函数进行功能扩展,但还不需要修改原函数的内容(开闭原则),也不需要修改原函数的调用. demo.py(装饰器,@): # 闭包 def w1(func): def inner(): # 对原函数进行功能扩展 print("功能扩展") func() # return func() # 如果原函数需要返回值,可以return return inner # 闭包 @w1 # 相当于

  • python 装饰器功能以及函数参数使用介绍

    python 装饰器功能以及函数参数使用介绍

    简单的说:装饰器主要作用就是对函数进行一些修饰,它的出现是在引入类方法和静态方法的时候为了定义静态方法出现的.例如为了把foo()函数声明成一个静态函数 复制代码 代码如下: class Myclass(object): def staticfoo(): ............ ............ staticfoo = staticmethod(staticfoo) 可以用装饰器的方法实现: 复制代码 代码如下: class Myclass(object): @staticmethod

  • Python装饰器(decorator)定义与用法详解

    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

  • python装饰器深入学习

    什么是装饰器 在我们的软件产品升级时,常常需要给各个函数新增功能,而在我们的软件产品中,相同的函数可能会被调用上百次,这种情况是很常见的,如果我们一个个的修改,那我们的码农岂不要挂掉了(有人就说了 ,你笨呀,修改函数定义不就行了!同学,你醒醒吧,如果要新加的功能会修改参数,或者返回值呢?).这个时候,就是我们装饰器大显神通的时候了.装饰器就可以实现,在不改变原函数的调用形式下(即函数的透明化处理),给函数新增功能的作用.如何实现,以及实现原理,下文会详解. 装饰器遵循的原则 装饰器,顾名思义就是

  • Python装饰器使用方法全面梳理

    目录 1 装饰器背景知识 1.1 基本概念 1.2 应用场景 2 简单的装饰器代码 3 使用装饰器记录函数执行次数 4 带参数的装饰器 5 装饰器处理有返回值的函数 1 装饰器背景知识 1.1 基本概念 装饰器(Decorator)是 Python 中一种函数或类,用来修饰其他函数或类.装饰器可以改变被装饰函数的行为,或者在调用被装饰函数之前和之后增加额外的操作.装饰器的语法是使用 @ 语法符,在函数定义之前增加装饰器函数的名称. @decorator_func def my_func(): p

  • python装饰器-限制函数调用次数的方法(10s调用一次)

    这是博主最近一家大公司的面试题,写一个装饰器,限制函数每10s调用一次.当时是笔试的,只写了大概的代码,回来后温习了python装饰器的基础知识,把代码写完了.决定写篇博客记录下. 装饰器分为带参数得装饰器以及不带参数得装饰器. #不带参数的装饰器 @dec1 @dec2 def func(): ... #这个函数声明等价于 func = dec1(dec2(func)) #带参数的装饰器 @dec(some_args) def func(): ... #这个函数声明等价于 func = dec

  • Python装饰器限制函数运行时间超时则退出执行

    实际项目中会涉及到需要对有些函数的响应时间做一些限制,如果超时就退出函数的执行,停止等待. 可以利用python中的装饰器实现对函数执行时间的控制. python装饰器简单来说可以在不改变某个函数内部实现和原来调用方式的前提下对该函数增加一些附件的功能,提供了对该函数功能的扩展. 方法一. 使用 signal # coding=utf-8 import signal import time def set_timeout(num, callback): def wrap(func): def h

  • 使用python装饰器计算函数运行时间的实例

    装饰器在python里面有很重要的作用, 如果能够熟练使用,将会大大的提高工作效率 今天就来见识一下 python 装饰器,到底是怎么工作的. 本文主要是利用python装饰器计算函数运行时间 一些需要精确的计算函数运行了多久的程序,都可以采用这种方法 #coding:utf-8 import urllib2,re,time,random,os,datetime import HTMLParser import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('ut

  • Python如何创建装饰器时保留函数元信息

    问题 你写了一个装饰器作用在某个函数上,但是这个函数的重要的元信息比如名字.文档字符串.注解和参数签名都丢失了. 解决方案 任何时候你定义装饰器的时候,都应该使用 functools 库中的 @wraps 装饰器来注解底层包装函数.例如: import time from functools import wraps def timethis(func): ''' Decorator that reports the execution time. ''' @wraps(func) def wr

随机推荐