第一步 : 了解装饰器

  装饰器模式,重点在于装饰,装饰的核心仍是被装饰的对象。

  举一个栗子:我今天穿了一件短袖,但是突然一阵风,短袖没办法为我御寒,我想到的办法是将短袖变得更厚更长,但是改造之后,它就不是一件真正的短袖了。

      于是有了长袖的诞生,将长袖套在短袖外面,既可挡风又可御寒,妈妈再也不用担心我感冒了。短袖是短袖,长袖是长袖,相互独立。

      装饰器就像我们的长袖,在不影响短袖改造的情况下,达到了挡风御寒的效果。

  装饰器的应用场景:插入日志、性能测试、事务处理、缓存等。

第二步 : 定义一个基础函数(短袖)

def short_T():
## 定义一个基础函数
print("穿了一件短袖") short_T()

第三步:写一个测试函数执行时间的函数(长袖)

import time

def long_T(func):
## 定义一个测试函数执行时间的函数(装饰函数)
def inner():
start_time = time.time()
short_T
poor = time.time() - start_time
print("函数的执行时间为:%d s"%poor)
return inner def short_T():
print("穿了一件短袖") short_T = long_T(short_T()) ## =====>装饰器实质:装饰函数的参数是被装饰函数的对象()
short_T()

执行顺序:

1、python解释器开始执行后,引入time模块;

2、先读函数long_T,再读函数short_T(将函数名放在内存,但不执行);

3、执行调用者等号右边long_T(short_T),执行long_T函数,并将参数short_T传入函数;

4、读函数inner,将inner函数的返回值inner赋值给调用者short_T(则short = inner),执行inner()函数(则short_T = inner());

5、计算开始时间,(传入参数为:short_T,则func() = short_T()),执行short_T函数,打印“穿了一件函数”;

6、计算函数结束与开始时间的差值,并打印差值,函数执行完毕。

第四步 : 使用语法糖(@)装饰函数(换一件好看的长袖)

'''
使用语法糖(@被装饰函数)来代替 short_T = long_T(short_T()
'''

import time

def long_T(func):
## 定义一个测试函数执行时间的函数
def inner():
start_time = time.time()
func()
poor = time.time() - start_time
print("函数的执行时间为:%d s"%poor)
return inner @long_T
def short_T():
## 定义一个基础函数
print("穿了一件短袖") short_T()

第五步 : 装饰器--hold住所有参数的装饰器

import time

def long_T(func):
## 定义一个测试函数执行时间的函数
def inner(*args,**kwargs): ## 添加万能参数
start_time = time.time()
func(*args,**kwargs) ## 添加万能参数
poor = time.time() - start_time
print("函数的执行时间为:%d s"%poor)
return inner @long_T
def short_T(a,b): ## 无论传多少参数,装饰器都能接收
## 定义一个基础函数
print("%s和%s穿了一件短袖"%(a,b)) short_T("小白","小黑")

第六步 : 装饰器--有返回值的装饰器

import time

def long_T(func):
## 定义一个测试函数执行时间的函数
def inner(*args,**kwargs):
start_time = time.time()
ret = func(*args,**kwargs) ## 接收返回的值
poor = time.time() - start_time
print("函数的执行时间为:%d s"%poor)
return ret                  ## 返回接收的值给接收者
return inner @long_T
def short_T(a,b):
## 定义一个基础函数
return("%s和%s穿了一件短袖"%(a,b)) print(short_T("小白","小黑"))            ## 打印返回的值

装饰器模板:

def wrapper(func):
def inner(*args,**kwargs):
## 执行函数前操作
ret = func(*args,**kwargs)
## 执行函数后操作
return ret
return inner

开放封闭原则

  1、对扩展是开放的:任何一个程序,做到完美,总是经过不断的迭代来升级更新,所有我们必须允许代码扩展,添加新功能;

  2、对修改的封闭的:其一,开发写的函数,有交付给其他人去使用,如果进行修改,很可能影响其他正在使用函数的用户;

             其二,在原有功能上修改函数,很有可能牵一发而动全身,引发其他部分的bug。

  装饰器遵循了开放封闭原则

 1) 获取装饰器函数的函数名和注释信息:

def wrapper(func):
def inner(*args,**kwargs):
'''执行函数前操作'''
ret = func(*args,**kwargs)
'''执行函数后操作'''
return ret
return inner @wrapper
def f1():
''' 注释信息 '''
print(f1.__name__) ## 获取函数名
print(f1.__doc__) ## 获取函数注释信息 f1() # ==== inner() 运行结果: inner
执行函数前操作

2)获取被装饰器函数的函数名和注释信息:

from functools import wraps         ## 引入模块
def wrapper(func):
@wraps(func)               ## 放在最内层函数正上方
def inner(*args,**kwargs):
'''执行前操作'''
ret = func(*args,**kwargs)
'''执行后操作'''
return ret
return inner @wrapper
def name():
'''注释信息'''
print(name.__name__)
print(name.__doc__)
name() 运行结果:

  name
  注释信息

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