详解Python模块化编程与装饰器

我们首先以一个例子来介绍模块化编程的应用场景,有这样一个名为requirements.py的python3文件,其中两个函数的作用是分别以不同的顺序来打印一个字符串:

# requirements.py
def example1():
  a = 'hello world!'
  print (a)
  print (a[::-1])

def example2():
  b = 'hello again!'
  print (b)
  print (b[::-1])

if __name__ == '__main__':
  example1()
  example2()

其执行结果如下所示:

[dechin@dechin-manjaro decorator]$ python3 requirements.py
hello world!
!dlrow olleh
hello again!
!niaga olleh

在两个函数中都使用到了同样的打印功能,这时候我们可以考虑,是不是可以将这两个打印语句封装为一个函数呢,这样不就可以重复利用了?这就是模块化编程思维的雏形,让我们先对样例代码进行模块化的改造:

# requirements.py
def rprint(para):
  print (para)
  print (para[::-1])

def example1():
  a = 'hello world!'
  rprint(a)

def example2():
  b = 'hello again!'
  rprint (b)

if __name__ == '__main__':
  example1()
  example2()

这里我们将两个打印语句的功能实现封装进了rprint的函数,执行结果如下:

[dechin@dechin-manjaro decorator]$ python3 requirements.py
hello world!
!dlrow olleh
hello again!
!niaga olleh

结果当然还是与模块化之前一致的。

向下封装与向上封装

在上一章节中,我们讨论了python中的模块化编程。由于在编程过程中有可能有大量的代码需要复用,这时候就需要用一个函数来进行封装,来避免大量重复的工作。但是如果细分来看,这种封装模式只解决了一类的问题:向下封装。让我们再看一次上述改进后样例中的代码结构:

.
├── example1
│   └── rprint
└── example2
  └── rprint

我们可以发现,这里复用的rprint实际上属于两个example函数的下层,我们可以称之为向下封装了一个rprint函数。那么,如果我们转换一下需要复用的模块,变成如下的代码结构,那我们又需要用什么样的方式来实现呢?

.
├── example
│  └── rprint1
└── example
  └── rprint2

问题解读:该代码结构表示的意义为,有一个大的example函数,该函数内部嵌套不同的rprint函数可以实现不同的功能。为了方便理解,读者可以想象成是有两个函数example1和example2,这两个函数中除了rprint1和rprint2这两个函数模块不一致以外,其他的部分都是完全一样的,也就是可共用的。

Python的嵌套函数与装饰器

首先,我们为了复盘上述章节中的问题,来构造这样的一个python测试代码:

# requirements.py
def example1():
  def rprint1(para):
    print (para)
  a = 'hello world!'
  rprint1(a)

def example2():
  def rprint2(para):
    print (para[::-1])
  a = 'hello world!'
  rprint2(a)

if __name__ == '__main__':
  example1()
  example2()

以上代码的执行结果为:

[dechin@dechin-manjaro decorator]$ python3 requirements.py
hello world!
!dlrow olleh

这个案例用到了python中嵌套函数的用法,在函数中可以嵌套实现另外的函数。这里我们注意到,虽然为了在同一个代码串中嫩够运行,两个example函数的名字取的不同,但是实际上内容是完全相同的,符合上一章节中遗留问题的代码结构。这里我们需要考虑的问题是,我们能否做到向上封装,将example的同样功能的代码实现进行归类?那么我们需要引入装饰器的用法,这里我们直接展示如何构造修饰器,以及修饰器使用的效果。

# decorator.py
def example(func):
  def wrapper(*args, **kwargs):
    a = 'hello world!'
    return func(a)
  return wrapper

@example
def rprint1(para):
  print (para)

@example
def rprint2(para):
  print (para[::-1])

if __name__ == '__main__':
  rprint1()
  rprint2()

这个代码的执行结果为:

[dechin@dechin-manjaro decorator]$ python3 decorator.py
hello world!
!dlrow olleh

从结果上我们就可以看到,这个代码是实现了一样的效果。通过example这个装饰器,不仅封装了上层函数中所实现的功能,而且还有一个重大意义是,通过装饰器向下层函数传递了参数。这就使得,我们最终调用rprint函数的时候,不需要传入任何的参数,因为在example内已经定义了可以共享的参数。

关于Python装饰器的总结

Python的装饰器并不是一个非常难以实现的特性,其关键意义在于实现了向上封装的模块化编程。在我们过往的编程实现中,更多的是向下封装常用的、可复用的代码模块。这里通过Python所提供的装饰器特性,我们就可以将函数外部所共享的代码模块也进行封装。因此,由函数和装饰器分别实现的向下封装与向上封装的特性,共同构成了提高编码效率和编码可读性提升的模块化编程模式。

以上就是详解Python模块化编程与装饰器的详细内容,更多关于python 模块化编程与装饰器的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • python 一篇文章搞懂装饰器所有用法(建议收藏)

    01. 装饰器语法糖 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. 它放在一个函数开始定义的地方,它就像一顶帽子一样戴在这个函数的头上.和这个函数绑定在一起.在我们调用这个函数的时候,第一件事并不是执行这个函数,而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子,这顶帽子我们称之为装饰函数 或 装饰器. 你要问我装饰器可以实现什么功能?我只能说你的脑洞有多大,装饰器就有多强大. 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

  • 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

  • 无惧面试,带你搞懂python 装饰器

    写在之前 「装饰器」作为 Python 高级语言特性中的重要部分,是修改函数的一种超级便捷的方式,适当使用能够有效提高代码的可读性和可维护性,非常的便利灵活. 「装饰器」本质上就是一个函数,这个函数的特点是可以接受其它的函数当作它的参数,并将其替换成一个新的函数(即返回给另一个函数). 可能现在这么看的话有点懵,为了深入理解「装饰器」的原理,我们首先先要搞明白「什么是函数对象」,「什么是嵌套函数」,「什么是闭包」.关于这三个问题我在很久以前的文章中已经写过了,你只需要点击下面的链接去看就好了,这

  • 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 >

  • 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 classmethod装饰器原理及用法解析

    英文文档: classmethod(function) Return a class method for function. A class method receives the class as implicit first argument, just like an instance method receives the instance. To declare a class method, use this idiom: class C: @classmethod def f(c

  • python 装饰器的使用示例

    无参修饰 ,无参数时不需要调用 def log1(func): func() @log1 def test(): print('test:') 有参修饰 def log2(func): def inner(*args, **kwargs): func(*args, **kwargs) return inner @log2 def test(num): print('testlog2:',num,test.__name__) test(20) #相当于log(test(20)) @wraps可以保

  • Python中的装饰器用法详解

    本文实例讲述了Python中的装饰器用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这里还是先由stackoverflow上面的一个问题引起吧,如果使用如下的代码: 复制代码 代码如下: @makebold @makeitalic def say():    return "Hello" 打印出如下的输出: <b><i>Hello<i></b> 你会怎么做?最后给出的答案是: 复制代码 代码如下: def makebold(fn):    

  • 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

  • python中多个装饰器的执行顺序详解

    装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能,也是python语言开发的基础知识,如果能够在程序中合理的使用装饰器,不仅可以提高开发效率,而且可以让写的代码看上去显的高大上^_^ 使用场景 可以用到装饰器的地方有很多,简单的举例如以下场景 引入日志 函数执行时间统计 执行函数前预备处理 执行函数后清理功能 权限校验等场景 缓存 今天讲一下python中装饰器的执行顺序,以两个装饰器为例. 装饰器代码如下: def wrapper_out1(func): print('--out11--') def i

  • python 装饰器的基本使用

    知识点 简单的装饰器 带有参数的装饰器 带有自定义参数的装饰器 类装饰器 装饰器嵌套 @functools.wrap装饰器使用 基础使用 简单的装饰器 def my_decorator(func): def wrapper(): print('wrapper of decorator') func() return wrapper() def test(): print('test done.') test = my_decorator(test) test 输出: wrapper of dec

随机推荐