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")

肿么样,木骗你吧? 哈哈,这个函数不用运行相信大家都知道输出结果:"你好,装饰器"。

那如果我想让hello()函数再实现个其他功能,比如多打印一句话。

那么,可以这样"增强"一下:

def my_decorator(func):
  def wrapper():
    print("这是装饰后具有的新输出")
    func()
  return wrapper

def hello():
  print("你好,装饰器")

hello = my_decorator(hello)

hello()

运行结果:

这是装饰后具有的新输出
你好,装饰器
[Finished in 0.1s]

很显然,这个"增强"没啥作用,但是可以帮助理解装饰器。

当运行最后的hello()函数时,调用过程是这样的:

  1. hello = my_decorator(hello)中,变量hello指向的是my_decorator()
  2. my_decorator(func)中传参是hello,返回的wrapper,因此又会调用到原函数hello()
  3. 于是乎,先打印出了wrapper()函数里的,然后才打印出hello()函数里的

那上述代码里的my_decorator()就是一个装饰器。
它改变了hello()的行为,但是并没有去真正的改变hello()函数的内部实现。

但是,python一直以"优雅"被人追捧,而上述的代码显然不够优雅。

二、优雅的装饰器

所以,想让上述装饰器变得优雅,可以这样写:

def my_decorator(func):
  def wrapper():
    print("这是装饰后具有的新输出")
    func()
  return wrapper

@my_decorator
def hello():
  print("你好,装饰器")

hello()

这里的@my_decorator就相当于旧代码的hello = my_decorator(hello),@符号称为语法糖。

那如果还有其他函数也需要加上类似的装饰,直接在函数的上方加上@my_decorator就可以,大大提高函数
的重复利用与可读性。

def my_decorator(func):
  def wrapper():
    print("这是装饰后具有的新输出")
    func()
  return wrapper

@my_decorator
def hello():
  print("你好,装饰器")

@my_decorator
def hello2():
  print("你好,装饰器2")

hello2()

输出:

这是装饰后具有的新输出
你好,装饰器2
[Finished in 0.1s]

三、带参数的装饰器

1. 单个参数

上面的只是一个非常简单的装饰器,但是实际场景中,很多函数都是要带有参数的,比如hello(people_name)。

其实也很简单,要什么我们就给什么呗,直接在对应装饰器的wrapper()上,加上对应的参数:

def my_decorator(func):
  def wrapper(people_name):
    print("这是装饰后具有的新输出")
    func(people_name)
  return wrapper

@my_decorator
def hello(people_name):
  print("你好,{}".format(people_name))

hello("张三")

输出:

这是装饰后具有的新输出
你好,张三
[Finished in 0.1s]

2. 多个参数

但是还没完,这样虽然简单,但是随之而来另一个问题:因为并不是所有函数参数都是一样的,
当其他要使用装饰器的函数参数不止这个一个肿么办?比如:

@my_decorator
def hello3(speaker, listener):
  print("{}对{}说你好!".format(speaker, listener))

没关系,在python里,*args**kwargs表示接受任意数量和类型的参数,所以我们可以这样
写装饰器里的wrapper()函数:

def my_decorator(func):
  def wrapper(*args, **kwargs):
    print("这是装饰后具有的新输出")
    func(*args, **kwargs)
  return wrapper

@my_decorator
def hello(people_name):
  print("你好,{}".format(people_name))

@my_decorator
def hello3(speaker, listener):
  print("{}对{}说你好!".format(speaker, listener))

hello("老王")
print("------------------------")
hello3("张三", "李四")

同时运行下hello("老王"),和hello3("张三", "李四"),看结果:

这是装饰后具有的新输出
你好,老王
------------------------
这是装饰后具有的新输出
张三对李四说你好!
[Finished in 0.1s]

3. 自定义参数

上面2种,装饰器都是接收外来的参数,其实装饰器还可以接收自己的参数。
比如,我加个参数来控制下装饰器中打印信息的次数:

def count(num):
  def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
      for i in range(num):
        print("这是装饰后具有的新输出")
        func(*args, **kwargs)
    return wrapper
  return my_decorator

@count(3)
def hello(people_name):
  print("你好,{}".format(people_name))

hello("老王")

注意,这里count装饰函数中的2个return.
运行下,应该会出现3次:

这是装饰后具有的新输出
你好,老王
这是装饰后具有的新输出
你好,老王
这是装饰后具有的新输出
你好,老王
[Finished in 0.1s]

4. 内置装饰器@functools.wrap

现在多做一步探索,我们来打印下下面例子中的hello()函数的元信息:

def my_decorator(func):
  def wrapper(*args, **kwargs):
    print("这是装饰后具有的新输出")
    func(*args, **kwargs)
  return wrapper

@my_decorator
def hello(people_name):
  print("你好,{}".format(people_name))

print(hello.__name__) #看下hello函数的元信息

输出:

wrapper

这说明了,它不再是以前的那个 hello() 函数,而是被 wrapper() 函数取代了。

如果我们需要用到元函数信息,那怎么保留它呢?这时候可以用内置装饰器@functools.wrap

import functools

def my_decorator(func):
  @functools.wraps(func)
  def wrapper(*args, **kwargs):
    print("这是装饰后具有的新输出")
    func(*args, **kwargs)
  return wrapper

@my_decorator
def hello(people_name):
  print("你好,{}".format(people_name))

print(hello.__name__)

运行下:

hello
[Finished in 0.1s]

四、类装饰器

装饰器除了是函数之外,也可以是类。

但是类作为装饰器的话,需要依赖一个函数__call__(),当调用这个类的实例时,函数__call__()就
会被执行。

来改造下之前的例子,把函数装饰器改成类装饰器:

class MyDecorator():
  def __init__(self, func):
    self.func = func

  def __call__(self, *args, **kwargs):
    print("这是装饰后具有的新输出")
    return self.func(*args, **kwargs)

# def my_decorator(func):
#   def wrapper():
#     print("这是装饰后具有的新输出")
#     func()
#   return wrapper

@MyDecorator
def hello():
  print("你好,装饰器")

hello()

运行:

这是装饰后具有的新输出
你好,装饰器
[Finished in 0.1s]

跟函数装饰器一样,实现一样的功能。

五、装饰器的嵌套

既然装饰器可以增强函数的功能,那如果有多个装饰器,我都想要怎么办?
其实,只要把需要用的装饰器都加上去就好了:

@decorator1
@decorator2
@decorator3
def hello():
  ...

但是要注意这里的执行顺序,会从上到下去执行,可以来看下:

def my_decorator(func):
  def wrapper():
    print("这是装饰后具有的新输出")
    func()
  return wrapper

def my_decorator2(func):
  def wrapper():
    print("这是装饰后具有的新输出2")
    func()
  return wrapper

def my_decorator3(func):
  def wrapper():
    print("这是装饰后具有的新输出3")
    func()
  return wrapper

@my_decorator
@my_decorator2
@my_decorator3
def hello():
  print("你好,装饰器")

hello()

运行

这是装饰后具有的新输出
这是装饰后具有的新输出2
这是装饰后具有的新输出3
你好,装饰器
[Finished in 0.1s]

好记性不如烂笔头,写一下理解一下会好很多。

以上就是通俗讲解python 装饰器的详细内容,更多关于python 装饰器的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • 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 =

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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 >

随机推荐