python如何定义带参数的装饰器

本文实例为大家分享了python定义带参数装饰器的具体代码,供大家参考,具体内容如下

案例:

实现一个装饰器,用它来检查被装饰函数的参数类型。

需求:

    装饰器可以通过函数,指明函数参数类型,进行函数调用的时候,传入参数,检测到不匹配时,抛出异常

如何解决这个问题?

先要获取函数的签名,并且获得装饰器中参数,然后把函数签名和装饰器中参数对应绑定
把调用函数时候传入的参数和函数签名进行绑定
把实参和装饰器中定义的数据进行类型比较,不匹配抛出异常

#!/usr/bin/python3

from inspect import signature

def check_type(*ty_args, **ty_kwargs):

  def out_wrapper(func):
    # 通过signature方法,获取函数形参:name, age, height
    sig = signature(func)
    # 获得装饰器传来的参数, 函数签名与之绑定,字典类型
    bind_types = sig.bind_partial(*ty_args, **ty_kwargs).arguments
    print(bind_types)

    def wrapper(*args, **kwargs):
      # 给执行函数中具体的实参进行和形参进行绑定,形成字典的形式
      func_type = sig.bind(*args, **kwargs).arguments.items()
      print(func_type)
      # 循环形参和实参字典的items()形式
      for name, obj in func_type:
        if name in bind_types:
          if not isinstance(obj, bind_types[name]):
            raise TypeError('%s must be %s' % (name, bind_types[name]))
      func(*args, **kwargs)
    return wrapper
  return out_wrapper

# 通过装饰器实现对函数参数进行类型检查
@check_type(str, int, float)
def func(name, age, height):
  print(name, age, height)

if __name__ == '__main__':
  func('bei_men', 18, 1.75)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

您可能感兴趣的文章:

  • 介绍Python的@property装饰器的用法
  • Python中的各种装饰器详解
  • Python中的装饰器用法详解
  • 深入理解python中的闭包和装饰器
  • Python装饰器的函数式编程详解
  • 详解Python中的装饰器、闭包和functools的教程
  • 巧用Python装饰器 免去调用父类构造函数的麻烦
  • python 装饰器功能以及函数参数使用介绍
  • python如何修改装饰器中参数
  • python装饰器深入学习
(0)

相关推荐

  • 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如何修改装饰器中参数

    本文实例为大家分享了python修改装饰器中参数的具体代码,供大家参考,具体内容如下 案例: 为分析程序内哪些函数执行时间开销较大,我们需定义一个带timeout参数的装饰器 需求: 统计被装饰函数的运行时间 时间大于timeout时,将此次函数调用记录到log日志中 运行时可以修改timeout的值 如何解决这个问题? 定义一个装饰器,计算函数执行时间,并与timeout比较,当大于timeout时候,通过logging模块打印出日志信息 在包裹函数中添加一个函数,通过这个函数来修改timeo

  • 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

  • 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

  • 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):    

  • 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 >

  • 巧用Python装饰器 免去调用父类构造函数的麻烦

    先看一段代码: 复制代码 代码如下: class T1(threading.Thread): def __init__(self, a, b, c): super(T1, self).__init__() self.a = a self.b = b self.c = c def run(self): print self.a, self.b, self.c 代码定义了一个继承自threading.Thread的class,看这句 super(T1, self).__init__() 也有些人喜欢

随机推荐