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  • Python装饰器/修饰器(Decorator) 一、装饰器作用 不改变函数内部语句结构,为函数增添新的功能。因为在Python中函数也是一个对象,且可以被赋值给变量,所以也可以通过变量调用函数。如 def foo(): print(...

    Python装饰器/修饰器(Decorator)

    一、装饰器作用
    不改变函数内部语句和结构,为函数增添新的功能。因为在Python中函数也是一个对象,且可以被赋值给变量,所以也可以通过变量调用函数。如

    def foo():
        print("i am foo")
        
    if __name__=="__main__":
        a=foo
        a()
    

    二、装饰器调用基本格式

    @decorator
    def foo():
        print("i am foo")
    

    相当于decorator(foo)。根据装饰器是否有参数,可以有多层嵌套形式。
    (1)二层嵌套(装饰器无参数)
    1. 装饰器无参数,函数无返回值、无参数

    import time
    def de_time(func):
        def wrapper():
            t1=time.time()
            func()
            t2=time.time()
            print('运行时间为:%0.8f'%(t2-t1))
        return wrapper
        
    @de_time #装饰器无参数
    #函数无返回值无参数
    def feib():
        a=0;
        for i in range(2,100000+1):
            if i%2==0:
                a+=1
        print(a)
           
    if __name__=="__main__":
        feib()
    

    2. 装饰器无参数,函数有返回值、无参数

    import time
    def de_time(func):
        def wrapper():
            t1=time.time()
            f=func()
            t2=time.time()
            print('运行时间为:%0.8f'%(t2-t1))
            return f
        return wrapper
        
    @de_time #装饰器无参数
    #函数有返回值无参数
    def feib():
        a=0;
        for i in range(2,100000+1):
            if i%2==0:
                a+=1
        return a
           
    if __name__=="__main__":
       print( feib())
    

    3. 装饰器无参数,函数有返回值、有参数

    import time
    def de_time(func):
        def wrapper(*args):
            t1=time.time()
            f= func(*args)
            t2=time.time()
            print('运行时间为:%0.8f'%(t2-t1))
            return f
        return wrapper
        
    @de_time #装饰器无参数
    #函数有返回值有参数
    def feib(n):
        a=0;
        for i in range(2,n+1):
            if i%2==0:
                a+=1
        return a
           
    if __name__=="__main__":
        print(feib(100000))
    

    (2)三层嵌套(装饰器有参数)

    import time
    
    def add_text(text):
        def de_time(func):
            def wrapper(*args):
                t1=time.time()
                f=func(*args)
                t2=time.time()
                print('装饰器参数是%s'%text)
                print('运行时间为:%0.8f'%(t2-t1))
                return f
            return wrapper
        return de_time
    
    @add_text('i am who')  #装饰器参数‘i am who’
    def feib(n):
        a=0;
        for i in range(2,n+1):
            if i%2==0:
                a+=1
        return a
                  
    if __name__=="__main__":
        print(feib(100000))
    
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  • python装饰器详解

    万次阅读 多人点赞 2017-08-14 22:04:28
    简言之,python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数,这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数,使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。 一般而言,我们要想...
    你会Python嘛?
    我会!
    那你给我讲下Python装饰器吧!
    Python装饰器啊?我没用过哎
    

    以上是我一个哥们面试时候发生的真实对白。

    ----------------------------------------------分割线------------------------------------------------------------------------------

    简言之,python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数,这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数,使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。
    一般而言,我们要想拓展原来函数代码,最直接的办法就是侵入代码里面修改,例如:

    import time
    def func():
        print("hello")
        time.sleep(1)
        print("world")
    

    这是我们最原始的的一个函数,然后我们试图记录下这个函数执行的总时间,那最简单的做法就是:

    #原始侵入,篡改原函数
    import time
    def func():
        startTime = time.time()
        
        print("hello")
        time.sleep(1)
        print("world")
        endTime = time.time()
        
        msecs = (endTime - startTime)*1000
        print("time is %d ms" %msecs)
    
    

    但是如果你的Boss在公司里面和你说:“小祁,这段代码是我们公司的核心代码,你不能直接去改我们的核心代码。”那该怎么办呢,我们仿照装饰器先自己试着写一下:

    #避免直接侵入原函数修改,但是生效需要再次执行函数
    import time
    
    def deco(func):
        startTime = time.time()
        func()
        endTime = time.time()
        msecs = (endTime - startTime)*1000
        print("time is %d ms" %msecs)
    
    
    def func():
        print("hello")
        time.sleep(1)
        print("world")
    
    if __name__ == '__main__':
        f = func
        deco(f)#只有把func()或者f()作为参数执行,新加入功能才会生效
        print("f.__name__ is",f.__name__)#f的name就是func
    

    这里我们定义了一个函数deco,它的参数是一个函数,然后给这个函数嵌入了计时功能。然后你可以拍着胸脯对老板说,看吧,不用动你原来的代码,我照样拓展了它的函数功能。
    然后你的老板有对你说:“小祁,我们公司核心代码区域有一千万个func()函数,从func01()到func1kw(),按你的方案,想要拓展这一千万个函数功能,就是要执行一千万次deco()函数,这可不行呀,我心疼我的机器。”
    好了,你终于受够你老板了,准备辞职了,然后你无意间听到了装饰器这个神器,突然发现能满足你闫博士的要求了。
    我们先实现一个最简陋的装饰器,不使用任何语法糖和高级语法,看看装饰器最原始的面貌:

    #既不需要侵入,也不需要函数重复执行
    import time
    
    def deco(func):
        def wrapper():
            startTime = time.time()
            func()
            endTime = time.time()
            msecs = (endTime - startTime)*1000
            print("time is %d ms" %msecs)
        return wrapper
    
    
    @deco
    def func():
        print("hello")
        time.sleep(1)
        print("world")
    
    if __name__ == '__main__':
        f = func #这里f被赋值为func,执行f()就是执行func()
        f()
    

    这里的deco函数就是最原始的装饰器,它的参数是一个函数,然后返回值也是一个函数。其中作为参数的这个函数func()就在返回函数wrapper()的内部执行。然后在函数func()前面加上@deco,func()函数就相当于被注入了计时功能,现在只要调用func(),它就已经变身为“新的功能更多”的函数了。
    所以这里装饰器就像一个注入符号:有了它,拓展了原来函数的功能既不需要侵入函数内更改代码,也不需要重复执行原函数。

    #带有参数的装饰器
    import time
    
    def deco(func):
        def wrapper(a,b):
            startTime = time.time()
            func(a,b)
            endTime = time.time()
            msecs = (endTime - startTime)*1000
            print("time is %d ms" %msecs)
        return wrapper
    
    
    @deco
    def func(a,b):
        print("hello,here is a func for add :")
        time.sleep(1)
        print("result is %d" %(a+b))
    
    if __name__ == '__main__':
        f = func
        f(3,4)
        #func()
    

    然后你满足了Boss的要求后,Boss又说:“小祁,我让你拓展的函数好多可是有参数的呀,有的参数还是个数不定的那种,你的装饰器搞的定不?”然后你嘿嘿一笑,深藏功与名!

    #带有不定参数的装饰器
    import time
    
    def deco(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            startTime = time.time()
            func(*args, **kwargs)
            endTime = time.time()
            msecs = (endTime - startTime)*1000
            print("time is %d ms" %msecs)
        return wrapper
    
    
    @deco
    def func(a,b):
        print("hello,here is a func for add :")
        time.sleep(1)
        print("result is %d" %(a+b))
    
    @deco
    def func2(a,b,c):
        print("hello,here is a func for add :")
        time.sleep(1)
        print("result is %d" %(a+b+c))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        f = func
        func2(3,4,5)
        f(3,4)
        #func()
    
    

    最后,你的老板说:“可以的,小祁,我这里一个函数需要加入很多功能,一个装饰器怕是搞不定,装饰器能支持多个嘛"
    最后你就把这段代码丢给了他:

    #多个装饰器
    
    import time
    
    def deco01(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print("this is deco01")
            startTime = time.time()
            func(*args, **kwargs)
            endTime = time.time()
            msecs = (endTime - startTime)*1000
            print("time is %d ms" %msecs)
            print("deco01 end here")
        return wrapper
    
    def deco02(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print("this is deco02")
            func(*args, **kwargs)
    
            print("deco02 end here")
        return wrapper
    
    @deco01
    @deco02
    def func(a,b):
        print("hello,here is a func for add :")
        time.sleep(1)
        print("result is %d" %(a+b))
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
        f = func
        f(3,4)
        #func()
    
    '''
    this is deco01
    this is deco02
    hello,here is a func for add :
    result is 7
    deco02 end here
    time is 1003 ms
    deco01 end here
    '''
    

    多个装饰器执行的顺序就是从最后一个装饰器开始,执行到第一个装饰器,再执行函数本身。

    盗用评论里面一位童鞋的例子:

    def dec1(func):  
        print("1111")  
        def one():  
            print("2222")  
            func()  
            print("3333")  
        return one  
      
    def dec2(func):  
        print("aaaa")  
        def two():  
            print("bbbb")  
            func()  
            print("cccc")  
        return two  
     
    @dec1  
    @dec2  
    def test():  
        print("test test")  
      
    test()  
    

    输出:

    aaaa  
    1111  
    2222  
    bbbb  
    test test  
    cccc  
    3333
    

    装饰器的外函数和内函数之间的语句是没有装饰到目标函数上的,而是在装载装饰器时的附加操作。

    17~20行是装载装饰器的过程,相当于执行了test=dect1(dect2(test)),此时先执行dect2(test),结果是输出aaaa、将func指向函数test、并返回函数two,然后执行dect1(two),结果是输出1111、将func指向函数two、并返回函数one,然后进行赋值。

    用函数替代了函数名test。 22行则是实际调用被装载的函数,这时实际上执行的是函数one,运行到func()时执行函数two,再运行到func()时执行未修饰的函数test。

    参考:Python 装饰器:http://python.jobbole.com/82344/

    这里写图片描述

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  • python装饰器(修饰符)

    2021-03-10 15:04:00
    python修饰

    装饰器的作用

    python函数修饰器@的作用是为现有函数增加额外的功能,常用于插入日志、性能测试、事务处理等等。

    装饰器的处理逻辑

    当解释器读到@的这样的装饰符之后,会先解析@后的内容,把@下一行的函数或者类作为@后边的函数的参数,然后将返回值赋值给下一行被修饰的函数对象

    创建函数修饰符的规则

    (1)修饰符是一个函数
    (2)修饰符取被修饰函数为参数
    (3)修饰符返回一个新函数
    (4)修饰符维护被维护函数的签名

    举例说明

    例子1:被修饰函数不带参数

    def log(func):
        def wrapper():
            print('log开始 ...')
            func()
            print('log结束 ...')
        return wrapper
        
    @log
    def test():
        print('test ..')
    
    test()
    

    运行结果:

    log开始 ...
    test ..
    log结束 ...
    

    例子2:被修饰函数带参数

    from functools import wraps
    
    def log(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args,**kwargs):
            print('log开始 ...',func.__name__)
            ret = func(*args,**kwargs)
            print('log结束 ...')
            return ret
        return wrapper
        
    @log
    def test1(s):
        print('test1 ..', s)
        return s
    
    @log
    def test2(s1, s2):
        print('test2 ..', s1, s2)
        return s1 + s2
    
    
    test1('a')
    test2('a','bc')
    

    运行结果:

    log开始 ... test1
    test1 .. a
    log结束 ...
    log开始 ... test2
    test2 .. a bc
    log结束 ...
    

    例子3:修饰符带参数,需要比上面例子多一层包装

    from functools import wraps
    
    def log(arg):    
        def _log(func):
            @wraps(func)
            def wrapper(*args,**kwargs):
                print('log开始 ...',func.__name__, arg)            
                ret = func(*args,**kwargs)
                print('log结束 ...')
                return ret
            return wrapper
        return _log
     
    @log('module1')
    def test1(s):
        print('test1 ..', s)
        return s
    
    @log('module1')
    def test2(s1, s2):
        print('test2 ..', s1, s2)
        return s1 + s2
    
    
    test1('a')
    test2('a','bc')
    

    运行结果:

    log开始 ... test1 module1
    test1 .. a
    log结束 ...
    log开始 ... test2 module1
    test2 .. a bc
    log结束 ...
    
    展开全文
  • 在示例4的基础上,让装饰器带参数, 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():...

    选自:  http://www.cnblogs.com/rhcad/archive/2011/12/21/2295507.html


    第一步:最简单的函数,准备附加额外功能

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    # -*- coding:gbk -*-
    '''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''
     
    def myfunc():
        print("myfunc() called.")
     
    myfunc()
    myfunc()

     

    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

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    # -*- coding:gbk -*-
    '''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()

    第三步:使用语法糖@来装饰函数

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    # -*- coding:gbk -*-
    '''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
    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

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    # -*- coding:gbk -*-
    '''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()

    第五步:对带参数的函数进行装饰

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    # -*- coding:gbk -*-
    '''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)

    第六步:对参数数量不确定的函数进行装饰

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    # -*- coding:gbk -*-
    '''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)

    第七步:让装饰器带参数

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    # -*- coding:gbk -*-
    '''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()

    第八步:让装饰器带 类 参数

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    # -*- coding:gbk -*-
    '''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()

    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

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    # -*- coding:gbk -*-
    '''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

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    # -*- coding:gbk -*-
    '''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))

    下面是参考资料,当初有不少地方没看明白,真正练习后才明白些:

    1. Python装饰器学习 http://blog.csdn.net/thy38/article/details/4471421

    2. Python装饰器与面向切面编程 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html

    3. Python装饰器的理解 http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17572338


    展开全文
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