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python 装饰器功能与用法案例详解

时间:2020-03-06来源:电脑系统城作者:电脑系统城

本文实例讲述了python 装饰器功能与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

1、必备


 
  1. #### 第一波 ####
  2. def foo():
  3. print 'foo'
  4.  
  5. foo #表示是函数
  6. foo() #表示执行foo函数
  7.  
  8. #### 第二波 ####
  9. def foo():
  10. print 'foo'
  11.  
  12. foo = lambda x: x + 1
  13. foo() # 执行下面的lambda表达式,而不再是原来的foo函数,因为函数 foo 被重新定义了
  14.  

2、需求来了

初创公司有N个业务部门,1个基础平台部门,基础平台负责提供底层的功能,如:数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时,只需调用基础平台提供的功能即可。如下:


 
  1. ############### 基础平台提供的功能如下 ###############
  2. def f1():
  3. print 'f1'
  4.  
  5. def f2():
  6. print 'f2'
  7.  
  8. def f3():
  9. print 'f3'
  10.  
  11. def f4():
  12. print 'f4'
  13.  
  14. ############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############
  15. f1()
  16. f2()
  17. f3()
  18. f4()
  19.  
  20. ############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############
  21. f1()
  22. f2()
  23. f3()
  24. f4()
  25.  

目前公司有条不紊的进行着,但是,以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题,即:基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构,为平台提供的所有功能添加验证机制,即:执行功能前,先进行验证。

老大把工作交给 Low B,他是这么做的:

跟每个业务部门交涉,每个业务部门自己写代码,调用基础平台的功能之前先验证。诶,这样一来基础平台就不需要做任何修改了。

当天Low B 被开除了...

老大把工作交给 Low BB,他是这么做的:

只对基础平台的代码进行重构,让N业务部门无需做任何修改


 
  1. ############### 基础平台提供的功能如下 ###############
  2.  
  3. def f1():
  4. # 验证1
  5. # 验证2
  6. # 验证3
  7. print 'f1'
  8.  
  9. def f2():
  10. # 验证1
  11. # 验证2
  12. # 验证3
  13. print 'f2'
  14.  
  15. def f3():
  16. # 验证1
  17. # 验证2
  18. # 验证3
  19. print 'f3'
  20.  
  21. def f4():
  22. # 验证1
  23. # 验证2
  24. # 验证3
  25. print 'f4'
  26. ############### 业务部门不变 ###############
  27. ### 业务部门A 调用基础平台提供的功能###
  28.  
  29. f1()
  30. f2()
  31. f3()
  32. f4()
  33.  
  34. ### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###
  35.  
  36. f1()
  37. f2()
  38. f3()
  39. f4()
  40.  

过了一周 Low BB 被开除了...

老大把工作交给 Low BBB,他是这么做的:

只对基础平台的代码进行重构,其他业务部门无需做任何修改


 
  1. ############### 基础平台提供的功能如下 ###############
  2.  
  3. def check_login():
  4. # 验证1
  5. # 验证2
  6. # 验证3
  7. pass
  8.  
  9. def f1():
  10.  
  11. check_login()
  12.  
  13. print 'f1'
  14.  
  15. def f2():
  16.  
  17. check_login()
  18.  
  19. print 'f2'
  20.  
  21. def f3():
  22.  
  23. check_login()
  24.  
  25. print 'f3'
  26.  
  27. def f4():
  28.  
  29. check_login()
  30.  
  31. print 'f4'
  32.  

老大看了下Low BBB 的实现,嘴角漏出了一丝的欣慰的笑,语重心长的跟Low BBB聊了个天:

老大说:

写代码要遵循开发封闭原则,虽然在这个原则是用的面向对象开发,但是也适用于函数式编程,简单来说,它规定已经实现的功能代码不允许被修改,但可以被扩展,即:

封闭:已实现的功能代码块
开放:对扩展开发

如果将开放封闭原则应用在上述需求中,那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码,老板就给了Low BBB一个实现方案:


 
  1. def w1(func):
  2. def inner():
  3. # 验证1
  4. # 验证2
  5. # 验证3
  6. return func()
  7. return inner
  8.  
  9. @w1
  10. def f1():
  11. print 'f1'
  12. @w1
  13. def f2():
  14. print 'f2'
  15. @w1
  16. def f3():
  17. print 'f3'
  18. @w1
  19. def f4():
  20. print 'f4'
  21.  

对于上述代码,也是仅仅对基础平台的代码进行修改,就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作,并且其他业务部门无需做任何操作。

Low BBB心惊胆战的问了下,这段代码的内部执行原理是什么呢?

老大正要生气,突然Low BBB的手机掉到地上,恰恰屏保就是Low BBB的女友照片,老大一看一紧一抖,喜笑颜开,交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了:

单独以f1为例:


 
  1. def w1(func):
  2. def inner():
  3. # 验证1
  4. # 验证2
  5. # 验证3
  6. return func()
  7. return inner
  8. @w1
  9. def f1():
  10. print 'f1'
  11.  

当写完这段代码后(函数未被执行、未被执行、未被执行),python解释器就会从上到下解释代码,步骤如下:


 
  1. def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
  2. @w1
  3.  

没错,从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码,因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。

从表面上看解释器着实会执行这两句,但是 @w1 这一句代码里却有大文章,@函数名 是python的一种语法糖。

如上例@w1内部会执行一下操作:

  • 执行w1函数,并将 @w1 下面的 函数 作为w1函数的参数,即:@w1 等价于 w1(f1)
    所以,内部就会去执行:
    
     
    1. def inner:
    2. #验证
    3. return f1() # func是参数,此时 func 等于 f1
    4. return inner # 返回的 inner,inner代表的是函数,非执行函数
  • 其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中
  • 将执行完的 w1 函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名
    w1函数的返回值是:
       def inner:
            #验证
            return 原来f1()  # 此处的 f1 表示原来的f1函数
    然后,将此返回值再重新赋值给 f1,即:
    新f1 = def inner:
                #验证
                return 原来f1() 
    所以,以后业务部门想要执行 f1 函数时,就会执行 新f1 函数,在 新f1 函数内部先执行验证,再执行原来的f1函数,然后将 原来f1 函数的返回值 返回给了业务调用者。
    如此一来, 即执行了验证的功能,又执行了原来f1函数的内容,并将原f1函数返回值 返回给业务调用着

Low BBB 你明白了吗?要是没明白的话,我晚上去你家帮你解决吧!!!

先把上述流程看懂,之后还会继续更新...

3、问答时间

问题:被装饰的函数如果有参数呢?

一个参数:


 
  1. def w1(func):
  2. def inner(arg):
  3. # 验证1
  4. # 验证2
  5. # 验证3
  6. return func(arg)
  7. return inner
  8.  
  9. @w1
  10. def f1(arg):
  11. print 'f1'
  12.  

两个参数:


 
  1. def w1(func):
  2. def inner(arg1,arg2):
  3. # 验证1
  4. # 验证2
  5. # 验证3
  6. return func(arg1,arg2)
  7. return inner
  8.  
  9. @w1
  10. def f1(arg1,arg2):
  11. print 'f1'
  12.  

三个参数:


 
  1. def w1(func):
  2. def inner(arg1,arg2,arg3):
  3. # 验证1
  4. # 验证2
  5. # 验证3
  6. return func(arg1,arg2,arg3)
  7. return inner
  8.  
  9. @w1
  10. def f1(arg1,arg2,arg3):
  11. print 'f1'
  12.  

问题:可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器?


 
  1. def w1(func):
  2. def inner(*args,**kwargs):
  3. # 验证1
  4. # 验证2
  5. # 验证3
  6. return func(*args,**kwargs)
  7. return inner
  8.  
  9. @w1
  10. def f1(arg1,arg2,arg3):
  11. print 'f1'
  12.  

问题:一个函数可以被多个装饰器装饰吗?


 
  1. def w1(func):
  2. def inner(*args,**kwargs):
  3. # 验证1
  4. # 验证2
  5. # 验证3
  6. return func(*args,**kwargs)
  7. return inner
  8.  
  9. def w2(func):
  10. def inner(*args,**kwargs):
  11. # 验证1
  12. # 验证2
  13. # 验证3
  14. return func(*args,**kwargs)
  15. return inner
  16.  
  17. @w1
  18. @w2
  19. def f1(arg1,arg2,arg3):
  20. print 'f1'
  21.  

问题:还有什么更吊的装饰器吗?


 
  1. #!/usr/bin/env python
  2. #coding:utf-8
  3.  
  4. def Before(request,kargs):
  5. print 'before'
  6.  
  7. def After(request,kargs):
  8. print 'after'
  9.  
  10.  
  11. def Filter(before_func,after_func):
  12. def outer(main_func):
  13. def wrapper(request,kargs):
  14.  
  15. before_result = before_func(request,kargs)
  16. if(before_result != None):
  17. return before_result;
  18.  
  19. main_result = main_func(request,kargs)
  20. if(main_result != None):
  21. return main_result;
  22.  
  23. after_result = after_func(request,kargs)
  24. if(after_result != None):
  25. return after_result;
  26.  
  27. return wrapper
  28. return outer
  29.  
  30. @Filter(Before, After)
  31. def Index(request,kargs):
  32. print 'index'
  33.  

4、functools.wraps

上述的装饰器虽然已经完成了其应有的

功能,即:装饰器内的函数代指了原函数,注意其只是代指而非相等,原函数的元信息没有被赋值到装饰器函数内部。例如:函数的注释信息

无元信息:


 
  1. def outer(func):
  2. def inner(*args, **kwargs):
  3. print(inner.__doc__) # None
  4. return func()
  5. return inner
  6.  
  7. @outer
  8. def function():
  9. """
  10. asdfasd
  11. :return:
  12. """
  13. print('func')

如果使用@functools.wraps装饰装饰器内的函数,那么就会代指元信息和函数。

含元信息:


 
  1. def outer(func):
  2. @functools.wraps(func)
  3. def inner(*args, **kwargs):
  4. print(inner.__doc__) # None
  5. return func()
  6. return inner
  7.  
  8. @outer
  9. def function():
  10. """
  11. asdfasd
  12. :return:
  13. """
  14. print('func')
  15.  

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python面向对象程序设计入门与进阶教程》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》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。

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