Python装饰器基础概念与用法详解
本文实例讲述了Python装饰器基础概念与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
装饰器基础
前面快速介绍了装饰器的语法，在这里，我们将深入装饰器内部工作机制，更详细更系统地介绍装饰器的内容，并学习自己编写新的装饰器的更多高级语法。
什么是装饰器
装饰是为函数和类指定管理代码的一种方式。Python装饰器以两种形式呈现：
【1】函数装饰器在函数定义的时候进行名称重绑定，提供一个逻辑层来管理函数和方法或随后对它们的调用。
【2】类装饰器在类定义的时候进行名称重绑定，提供一个逻辑层来管理类，或管理随后调用它们所创建的实例。
简而言之，装饰器提供了一种方法，在函数和类定义语句的末尾插入自动运行的代码——对于函数装饰器，在def的末尾；对于类装饰器，在class的末尾。这样的代码可以扮演不同的角色。
装饰器提供了一些和代码维护性和审美相关的有点。此外，作为结构化工具，装饰器自然地促进了代码封装，这减少了冗余性并使得未来变得更容易。
函数装饰器
通过在一个函数的def语句的末尾运行另一个函数，把最初的函数名重新绑定到结果。
用法
装饰器在紧挨着定义一个函数或方法的def语句之前的一行编写，并且它由@符号以及紧随其后的对于元函数的一个引用组成——这是管理另一个函数的一个函数（或其他可调用对象）。
在编码上，函数装饰器自动将如下语法：
@decorator def F(arg): ... F(99)
映射为这个对等形式：
def F(arg): ... F = decorator(F) F(99)
这里的装饰器是一个单参数的可调用对象，它返回与F具有相同数目的参数的一个可调用对象。
当随后调用F函数的时候，它自动调用装饰器所返回的对象。
换句话说，装饰实际把如下的第一行映射为第二行（尽管装饰器只在装饰的时候运行一次）
fun(6,7) decorator(func)(6,7)
这一自动名称重绑定也解释了之前介绍的静态方法和property装饰器语法的原因：
class C: @staticmethod def meth(...):... @property def name(self):...
实现
装饰器自身是返回可调用对象的可调用对象。实际上，它可以是任意类型的可调用对象，并且返回任意类型的可调用对象：函数和类的任何组合都可以使用，尽管一些组合更适合于特定的背景。
有一种常用的编码模式——装饰器返回了一个包装器，包装器把最初的函数保持到一个封闭的作用域中：
def decorator(F):
def wrapper(*args):
# 使用 F 和 *args
# 调用原来的F(*args)
return wrapper
@decorator
def func(x,y):
...
func(6,7)
当随后调用名称func的时候，它确实调用装饰器所返回的包装器函数；随后包装器函数可能运行最初的func，因为它在一个封闭的作用域中仍然可以使用。
为了对类做同样的事情，我们可以重载调用操作：
class decorator:
def __init__(self,func):
self.func = func
def __call__(self,*args):
# 使用self.func和args
# self.func(*args)调用最初的func
@decorator
def func(x,y):
...
func(6,7)
但是，要注意的是，基于类的代码中，它对于拦截简单函数有效，但当它应用于类方法函数时，并不很有效：
如下反例:
class decorator:
def __init__(self,func):
self.func = func
def __call__(self,*args):
# 调用self.func(*args)失败，因为C实例参数无法传递
class C:
@decorator
def method(self,x,y):
...
这时候装饰的方法重绑定到一个类的方法上，而不是一个简单的函数，这一点带来的问题是，当装饰器的方法__call__随后运行的时候，其中的self接受装饰器类实例，并且类C的实例不会包含到一个*args中。
这时候，嵌套函数的替代方法工作得更好：
def decorator:
def warpper(*args):
# ...
return wrapper
@decorator
def func(x,y):
...
func(6,7)
class C:
@decorator
def method(self,x,y):
...
x = C()
x.method(6,7)
类装饰器
类装饰器与函数装饰器使用相同的语法和非常相似的编码方式。类装饰器是管理类的一种方式，或者用管理或扩展类所创建的实例的额外逻辑，来包装实例构建调用。
用法
假设类装饰器返回一个可调用对象的一个单参数的函数，类装饰器的语法为：
@decorator class C: ... x = C(99)
等同于下面的语法：
class C: ... C = decorator(C) x = C(99)
直接效果是随后调用类名会创建一个实例，该实例会触发装饰器所返回的可调用对象，而不是调用最初的类自身。
实现
类装饰器返回的可调用对象，通常创建并返回最初的类的一个新的实例，以某种方式来扩展对其接口的管理。例如，下面的实例插入一个对象来拦截一个类实例的未定义的属性：
def decorator(cls):
class Wrapper:
def __init__(self,*args):
self.wrapped = cls(*args)
def __getattr__(self,name):
return getattr(self.wrapped,name)
return Wrapper
@decorator
class C: # C = decorator(C)
def __init__(self,x,y): # Run by Wrapper.__init__
self.attr = 'spam'
x = C(6,7) # 等价于Wrapper(6,7)
print(x.attr)
在这个例子中，装饰器把类的名称重新绑定到另一个类，这个类在一个封闭的作用域中保持了最初的类。
就像函数装饰器一样，类装饰器通常可以编写为一个创建并返回可调用对象的“工厂”函数。
装饰器嵌套
有时候，一个装饰器不够，装饰器语法允许我们向一个装饰器的函数或方法添加包装器逻辑的多个层。这种形式的装饰器的语法为：
@A @B @C def f(...): ...
如下这样转换：
def f(...): ... f = A(B(C(f)))
这里，最初的函数通过3个不同的装饰器传递，每个装饰器处理前一个结果。
装饰器参数
函数装饰器和类装饰器都能接受参数，如下：
@decorator(A,B) def F(arg): ... F(99)
自动映射到其对等形式：
def F(arg): ... F = decorator(A,B)(F) F(99)
装饰器参数在装饰之前就解析了，并且它们通常用来保持状态信息供随后的调用使用。例如，这个例子中的装饰器函数，可能采用如下形式：
def decorator(A,B):
# 保存或使用A和B
def actualDecorator(F):
# 保存或使用函数 F
# 返回一个可调用对象
return callable
return actualDecorator
以上，这是装饰器的基础知识，接下来将学习编写自己的装饰器
更多关于Python相关内容可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
相关推荐
-
Python函数装饰器实现方法详解
本文实例讲述了Python函数装饰器实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 编写函数装饰器 这里主要介绍编写函数装饰器的相关内容. 跟踪调用 如下代码定义并应用一个函数装饰器,来统计对装饰的函数的调用次数,并且针对每一次调用打印跟踪信息. class tracer: def __init__(self,func): self.calls = 0 self.func = func def __call__(self,*args): self.calls += 1 print('call %s
-
Python实现带参数的用户验证功能装饰器示例
本文实例讲述了Python实现带参数的用户验证功能装饰器.分享给大家供大家参考,具体如下: user_list = [ {'name': 'sb1', 'passwd': '123'}, {'name': 'sb2', 'passwd': '123'}, {'name': 'sb3', 'passwd': '123'}, {'name': 'sb4', 'passwd': '123'} ] # 初始状态,用来保存登陆的用户, client_dic = {'username': None, 'lo
-
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
-
详解Python装饰器
1. 定义 本质是函数,用来装饰其他函数,为其他函数添加附加功能 2. 原则 a. 不能修改被装饰函数的源代码 b. 不能修改被装饰的函数的调用方式 3. 实现装饰器知识储备 a. 函数就是变量 b. 高阶函数 i. 把一个函数当作实参传给另外一个函数,在不修改被装饰函数源代码情况下为其添加功能 ii. 返回值中包含函数名, 不修改函数的调用方式 c. 嵌套函数 高阶函数+嵌套函数==>装饰器 # Author: Lockegogo user, passwd = 'LK', '1
-
Python类装饰器实现方法详解
本文实例讲述了Python类装饰器.分享给大家供大家参考,具体如下: 编写类装饰器 类装饰器类似于函数装饰器的概念,但它应用于类,它们可以用于管理类自身,或者用来拦截实例创建调用以管理实例. 单体类 由于类装饰器可以拦截实例创建调用,所以它们可以用来管理一个类的所有实例,或者扩展这些实例的接口. 下面的类装饰器实现了传统的单体编码模式,即最多只有一个类的一个实例存在. instances = {} # 全局变量,管理实例 def getInstance(aClass, *args): if aC
-
python重试装饰器的简单实现方法
简单实现了一个在函数执行出现异常时自动重试的装饰器,支持控制最多重试次数,每次重试间隔,每次重试间隔时间递增. 最新的代码可以访问从github上获取 https://github.com/blackmatrix7/matrix-toolkit/blob/master/toolkit/retry.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/8/18 上午9:50 # @Author : Matrix # @Git
-
Python 带有参数的装饰器实例代码详解
demo.py(装饰器,带参数的装饰器): def set_level(level_num): def set_func(func): def call_func(*args, **kwargs): if level_num == 1: print("----权限级别1,验证----") elif level_num == 2: print("----权限级别2,验证----") return func() return call_func return set_f
-
Python装饰器用法实例分析
本文实例讲述了Python装饰器用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 无参数的装饰器 #coding=utf-8 def log(func): def wrapper(): print 'before calling ',func.__name__ func() print 'end calling ',func.__name__ return wrapper @log def hello(): print 'hello' @log def hello2(name): print 'hello
-
Python装饰器语法糖
Python装饰器语法糖代码示例 ####装饰器的固定格式 ##普通版本 def timer(func): def inner(*args,**kwargs): '''执行函数之前要做的''' ret = func(*args,**kwargs) '''执行函数之后要做的''' return ret return inner ##wraps版本 from functools import wraps def deco(func): @wraps(func) #加在最内层函数正上方 def wra
-
Python装饰器基础概念与用法详解
本文实例讲述了Python装饰器基础概念与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 装饰器基础 前面快速介绍了装饰器的语法,在这里,我们将深入装饰器内部工作机制,更详细更系统地介绍装饰器的内容,并学习自己编写新的装饰器的更多高级语法. 什么是装饰器 装饰是为函数和类指定管理代码的一种方式.Python装饰器以两种形式呈现: [1]函数装饰器在函数定义的时候进行名称重绑定,提供一个逻辑层来管理函数和方法或随后对它们的调用. [2]类装饰器在类定义的时候进行名称重绑定,提供一个逻辑层来管理类,或管理随
-
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
-
PHP设计模式之装饰器模式定义与用法详解
本文实例讲述了PHP设计模式之装饰器模式定义与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 什么是装饰器模式 作为一种结构型模式, 装饰器(Decorator)模式就是对一个已有结构增加"装饰". 适配器模式, 是为现在有结构增加的是一个适配器类,.将一个类的接口,转换成客户期望的另外一个接口.适配器让原本接口不兼容的类可以很好的合作. 装饰器模式是将一个对象包装起来以增强新的行为和责任.装饰器也称为包装器(类似于适配器) 有些设计设计模式包含一个抽象类,而且该抽象类还继承了另一个抽象类,这
-
Python装饰器原理与简单用法实例分析
本文实例讲述了Python装饰器原理与简单用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 今天整理装饰器,内嵌的装饰器.让装饰器带参数等多种形式,非常复杂,让人头疼不已.但是突然间发现了装饰器的奥秘,原来如此简单.... 第一步 :从最简单的例子开始 # -*- coding:gbk -*- '''示例1: 使用语法糖@来装饰函数,相当于"myfunc = deco(myfunc)" 但发现新函数只在第一次被调用,且原函数多调用了一次''' def deco(func): print(&quo
-
Python装饰器模式定义与用法分析
本文实例讲述了Python装饰器模式定义与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 装饰器模式定义:动态地给一个对象添加一些额外的职责. 在Python中Decorator mode可以按照像其它编程语言如C++, Java等的样子来实现,但是Python在应用装饰概念方面的能力上远不止于此,Python提供了一个语法和一个编程特性来加强这方面的功能. 首先需要了解一下Python中闭包的概念: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(c
-
对Python生成器、装饰器、递归的使用详解
1.Python生成器表达式 1).Python生成器表达式 语法格式: (expr for iter_var in iterable) (expr for iter_var in iterable ifcond_expr) 2).自定义生成器 函数中使用yield,会返回一个生成器对象.yieldx 生成器使用示例: In [1]:list((i**2 for i in range(1,11))) Out[1]:[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] In
-
Python装饰器原理与基本用法分析
本文实例讲述了Python装饰器原理与基本用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 装饰器: 意义:在不能改变原函数的源代码,和在不改变整个项目中原函数的调用方式的情况下,给函数添加新的功能 由于不允许改变函数的源代码,在忽略调用方式的情况下,我们可能会有以下结果: def decorator(func): func() print("logging") def test1(): print("test1") def test2(): print("Test
-
python装饰器property和setter用法
目录 1.引子:函数也是对象 2.函数内的函数 3.装饰器小栗子 5.property和setter用法 1.引子:函数也是对象 木有括号的函数那就不是在调用. def hi(name="yasoob"): return "hi " + name print(hi()) # output: 'hi yasoob' # 我们甚至可以将一个函数赋值给一个变量,比如 greet = hi # 我们这里没有在使用小括号,因为我们并不是在调用hi函数 # 而是在将它放在gre
-
Python中 Global和Nonlocal的用法详解
nonlocal 和 global 也很容易混淆.简单记录下自己的理解. 解释 global 总之一句话,作用域是全局的,就是会修改这个变量对应地址的值. global 语句是一个声明,它适用于整个当前代码块. 这意味着列出的标识符将被解释为全局变量. 尽管自由变量可能指的是全局变量而不被声明为全局变量. global 语句中列出的名称不得用于该全局语句之前的文本代码块中. global 语句中列出的名称不能定义为形式参数,也不能在 for 循环控制目标. class 定义.函数定义. impo
-
Python入门之模块和包用法详解
目录 模块 1. 导入模块的方式 2. 导入方式详解 3. 制作模块 4. 模块定位顺序 5. __all__ 包 1. 制作包 2. 导入包 总结 模块 Python 模块(Module),是一个 Python 文件,以 .py 结尾,包含了 Python 对象定义和 Python 语句 模块能定义函数,类和变量,模块里也能包含可执行的代码 1. 导入模块的方式 import 模块名 from 模块名 import 功能名 from 模块名 import * import 模块名 as 别名