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这篇文章主要介绍Python装饰器decorator怎么用,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
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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)
但是现在又有新的需求,计算求和操作耗时,很简单,求和前获取一下时间,求和后再获取一次,求差即可
import datetime def calc_add(a, b): start_time = datetime.datetime.now() result = a + b end_tiem = datetime.datetime.now() print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs" return result calc_add(1, 2)
现在呢,函数calc_diff(a, b)
,计算a-b,也想计算减法操作的时间差,很好办,把那段代码复制过去.但是假如我们现在想编的是一个数学函数库,各种函数都想计算其执行耗时,总不能一个一个复制代码,想个更好的办法.
我们知道,在Python中函数也是被视为对象的,可以作为参数传递,那么假如把计算耗时的独立为一个单独的函数calc_spend_time()
,然后把需要计算耗时的函数例如calc_add的引用传递给它,在calc_spend_time中调用calc_add,这样所有的需要计算耗时的函数都不用修改自己的代码了.
def calc_spend_time(func, *args, **kargs): start_time = datetime.datetime.now() result = func(*args, **kargs) end_tiem = datetime.datetime.now() print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs" def calc_add(a, b): return a + b calc_spend_time(calc_add, 1, 1) # calc_spend_time(calc_add, a=1, b=2)
看起来也不错,负责计算的函数不用更改,只需调用的时候作为参数传给计算时间差的函数.但就是这,调用的时候形式变了,不再是clac(1, 2),而是calc_spend_time(clac_add, 1, 2),万一calc_add大规模被调用,那么还得一处一处找,然后修改过来,还是很麻烦.如果想不修改代码,就得使clac()
和calc_spend_time(clac)
效果一样,那么可以在calc_spend_time()
里把传入的clac包装一下,然后返回包装后的新的函数,再把返回的包装好的函数赋给clac,那么calc()的效果就和上例calc_spend_time(calc())
效果一样.
import datetime def calc_spend_time(func): def new_func(a, b): start_time = datetime.datetime.now() result = func(a, b) end_tiem = datetime.datetime.now() print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs" return new_func def calc_add(a, b): return a + b calc_add = calc_spend_time(calc_add) calc_add(1, 2)
语法糖
上面的例子就是装饰器的概念,包装函数的函数.事实上上面的例子还可以更精简
import datetime def calc_spend_time(func): def new_func(a, b): start_time = datetime.datetime.now() result = func(a, b) end_tiem = datetime.datetime.now() print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs" return new_func @calc_spend_time def calc_add(a, b): return a + b calc_add(1, 2)
@calc_spend_time
就是语法糖,它的本质就是:calc_add = calc_spend_time(calc_add)
无参数的函数装饰器
import datetime def calc_spend_time(func): def new_func(*args, **kargs): start_time = datetime.datetime.now() result = func(*args, **kargs) end_tiem = datetime.datetime.now() print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs" return new_func @calc_spend_time def calc_add(a, b): return a + b @calc_spend_time def calc_diff(a, b): return a - b calc_add(a=1, b=2) calc_diff(1, 2)
注:
*args:把所有的参数按出现顺序打包成list
**kargs:把所有的key=value形式的参数打包成一个dict
带参数的函数装饰器
假如我们需要知道函数的一些额外信息,例如函数作者,可以通过给装饰器函数增加参数来实现.
import datetime def calc_spend_time(author): def first_deco(func): def new_func(*args, **kargs): start_time = datetime.datetime.now() result = func(*args, **kargs) end_tiem = datetime.datetime.now() print author, "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs" return new_func return first_deco @calc_spend_time('author_1') def calc_add(a, b): return a + b @calc_spend_time('author_2') def calc_diff(a, b): return a - b calc_add(a=1, b=2) calc_diff(1, 2)
Python内置装饰器
Python内置的装饰器有三个:staticmethod,classmethod和property.
staticmethod:把类中的方法定义为静态方法,使用staticmethod装饰的方法可以使用类或者类的实例对象来调用,不需要传入self
class Human(object): """docstring for Human""" def __init__(self): super(Human, self).__init__() @staticmethod def say(message): if not message: message = 'hello' print 'I say %s' % message def speak(self, message): self.say(message) Human.say(None) human = Human() human.speak('hi')
输出:
I say hello I say hi
classmethod:把类中的方法定义为类方法,使用classmethod装饰的方法可以使用类或者类的实例对象来调用,并将该class对象隐式的作为第一个参数传入
class Human(object): """docstring for Human""" def __init__(self): super(Human, self).__init__() self.message = '111' def say(message): if not message: message = 'hello' print 'I say %s' % message @classmethod def speak(cls, message): if not message: message = 'hello' cls.say(message) human = Human() human.speak('hi')
输出同上例
property:把方法变成属性
class Human(object): """docstring for Human""" def __init__(self, value): super(Human, self).__init__() self._age = value @property def age(self): return self._age human = Human(20) print human.age
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