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Python装饰器学习

2017-08-20  本文已影响21人  御风而行carrie

Python装饰器学习


Python装饰器学习(九步入门)基础部分根据此文来学习的,接下来将根据此文内容进行整理,并添加自己的总结

入门九步整理

第一步:最简单的函数,准备附加额外功能

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    '''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''

    def myfunc():
        print("myfunc() called.")

    myfunc()
    myfunc()

个人感觉:这里主要是展示最简单基础的情况

第二步:使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    '''示例2: 替换函数(装饰)
    装饰函数的参数是被装饰的函数对象,返回原函数对象
    装饰的实质语句: myfunc = deco(myfunc)'''
     
    def deco(func):
        print("before myfunc() called.")
        func()
        print("  after myfunc() called.")
        return func
     
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
     
    myfunc = deco(myfunc)
     
    myfunc()
    myfunc()

个人体验:装饰器其实也就是一个函数,一个用来包装函数的函数,返回一个修改之后的函数对象。第二步就从这最基础的一点上演示了这一特点。

第三步:使用语法糖@来装饰函数

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    '''示例3: 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("before myfunc() called.")
        func()
        print("  after myfunc() called.")
        return func
     
    @deco # 这里就是语法糖,相当与myfunc = deco(myfunc),这里其实已经执行了myfunc = deco(myfunc)调用了一次函数
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
     
    myfunc()
    myfunc()

第四步: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    '''示例4: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用,
    内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象'''

    def deco(func):
        def _deco():
            print("before myfunc() called.")
            func()
            print("  after myfunc() called.")
            # 不需要返回func,实际上应返回原函数的返回值
        return _deco
     
    @deco
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
        return 'ok'
     
    myfunc()
    myfunc()

个人体验: 这里的语法糖处不会直接使myfunc函数执行,但是在后续调用的mufunc()的执行都能看到装饰器的效果。

第五步: 对带参数的函数进行装饰

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    '''示例5: 对带参数的函数进行装饰,
    内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象'''
     
    def deco(func):
        def _deco(a, b):
            print("before myfunc() called.")
            ret = func(a, b)
            print("  after myfunc() called. result: %s" % ret)
            return ret
        return _deco
     
    @deco
    def myfunc(a, b):
        print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
        return a + b
     
    myfunc(1, 2)
    myfunc(3, 4)

个人体验: 较之第四步的部分,在装饰器内层函数_deco()的调用中加上对应func()的参数即可。

第六步:对参数数量不确定的函数进行装饰

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    '''示例6: 对参数数量不确定的函数进行装饰,
    参数用(*args, **kwargs),自动适应变参和命名参数'''
     
    def deco(func):
        def _deco(*args, **kwargs):
            print("before %s called." % func.__name__)
            ret = func(*args, **kwargs)
            print("  after %s called. result: %s" % (func.__name__, ret))
            return ret
        return _deco
     
    @deco
    def myfunc(a, b):
        print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
        return a+b
     
    @deco
    def myfunc2(a, b, c):
        print(" myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c))
        return a+b+c
     
    myfunc(1, 2)
    myfunc(3, 4)
    myfunc2(1, 2, 3)
    myfunc2(3, 4, 5)

个人体验:较之第五步,将_dect()的参数换为(*args, **kwargs)。但这里想为什么参数不确定的情况,应该是由于同一装饰器可能修饰不同的函数,因此存在有参数不同的情况。

第七步:让装饰器带参数

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    '''示例7: 在示例4的基础上,让装饰器带参数,
    和上一示例相比在外层多了一层包装。
    装饰函数名实际上应更有意义些'''
     
    def deco(arg):
        def _deco(func):
            def __deco():
                print("before %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
                func()
                print("  after %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
            return __deco
        return _deco
     
    @deco("mymodule")
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
     
    @deco("module2")
    def myfunc2():
        print(" myfunc2() called.")
     
    myfunc()
    myfunc2()

个人体验: 将装饰器的参数直接至于装饰器函数最外层即可,要注意语法糖调用时写上参数

第八步:让装饰器带 类 参数

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    '''示例8: 装饰器带类参数'''
    class locker:
        def __init__(self):
            print("locker.__init__() should be not called.")
             
        @staticmethod
        def acquire():
            print("locker.acquire() called.(这是静态方法)")
             
        @staticmethod
        def release():
            print("  locker.release() called.(不需要对象实例)")
     
    def deco(cls):
        '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
        def _deco(func):
            def __deco():
                print("before %s called [%s]." % (func.__name__, cls))
                cls.acquire()
                try:
                    return func()
                finally:
                    cls.release()
            return __deco
        return _deco
     
    @deco(locker)
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
     
    myfunc()
    myfunc()

个人体验: 装饰器的参数是类,这样在装饰器内可调用类的静态方法

第九步:装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中,同时演示了对一个函数应用多个装饰器

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    '''mylocker.py: 公共类 for 示例9.py'''
     
    class mylocker:
        def __init__(self):
            print("mylocker.__init__() called.")
             
        @staticmethod
        def acquire():
            print("mylocker.acquire() called.")
             
        @staticmethod
        def unlock():
            print("  mylocker.unlock() called.")
     
    class lockerex(mylocker):
        @staticmethod
        def acquire():
            print("lockerex.acquire() called.")
             
        @staticmethod
        def unlock():
            print("  lockerex.unlock() called.")
     
    def lockhelper(cls):
        '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
        def _deco(func):
            def __deco(*args, **kwargs):
                print("before %s called." % func.__name__)
                cls.acquire()
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                finally:
                    cls.unlock()
            return __deco
        return _deco
        
        
    --------------------------------------------------------------------
    
    # -*- coding: UTF-8 -*-
    '''示例9: 装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中
    同时演示了对一个函数应用多个装饰器'''
     
    from mylocker import *
     
    class example:
        @lockhelper(mylocker)
        def myfunc(self):
            print(" myfunc() called.")
     
        @lockhelper(mylocker)
        @lockhelper(lockerex)
        def myfunc2(self, a, b):
            print(" myfunc2() called.")
            return a + b
     
    if __name__=="__main__":
        a = example()
        a.myfunc()
        print(a.myfunc())
        print(a.myfunc2(1, 2))
        print(a.myfunc2(3, 4))

个人体验:这里展示了一个函数多个装饰器的情况

其他资料

存在的问题:

概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能

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