作者:吉星高照, 网易游戏资深开发工程师,主要工作方向为网易游戏 CDN 自动化平台的设计和开发,脑洞比较奇特,喜欢在各种非主流的领域研究制作各种不走寻常路的东西。

Python的装饰器是面试的常客,因为其写法复杂多变,经常忘记什么地方应该写哪种参数,新手学习起来也经常一头雾水,不怕不怕,看了这一篇你对装饰器的各种用法就全明白了。废话不多说,直接进入主题!

不带参数的函数,不带参数的装饰器

我们先来写一个简单的装饰器,实现将函数运行前后的情况记录下来。

def dec1(func):
    print(func)
    def _wrap():
        print('before run')
        r = func()
        print('after run')
        return r
    return _wrap

@dec1
def f1():
    print('call f1')

上面只是定义了两个函数,运行后发现竟然有输出:

<function f1 at 0x7fa1585f8488>

仔细看看,原来是第一个 print 语句的输出。这说明装饰的函数还没有实际运行的时候,装饰器就运行过了,因为 @dec1 相当于单独的一个语句:

dec1(f1)

那我们来正式运行一下 f1 吧:

f1(1)

输出如下确实达到了预期的效果:

before run
call f1
after run

不带参数的函数,带空参数的装饰器

后面我们还想要给装饰器加上参数呢,先试试用这个方式调用会发生什么情况:

@dec1()

输出了错误:

Traceback (most recent call last)
<ipython-input-268-01cf93cf6907> in <module>
      8     return _wrap
      9
---> 10 @dec1()
     11 def f1():
     12     print('call f1')

TypeError: dec1() missing 1 required positional argument: 'func'

它说 dec1 需要接受 func 这个参数才行,那我们改改,作为 f2 函数吧:

def dec2():
    def _wrap(func):
        print(func)
        print('before run')
        return func
    return _wrap

@dec2()
def f2():
    print('call f2')

f2()

这下可以了:

<function f2 at 0x7fa1585af2f0>
before run
call f2

可是这个结构和原来有点不同了,而且, after run 要写在哪里呢?很愁人地又改了一版,把它叫做 f2x 吧,对比 dec1 ,又多了一层函数 dec2x_w ,开始有点晕:

def dec2x_w():
    def dec2x(func):
        print(func)
        def _wrap():
            print('before run')
            r = func()
            print('after run')
            return r
        return _wrap
    return dec2x

@dec2x_w()
def f2x():
    print('call f2x')

f2x()

运行一下看看,确实是想要的:

<function f2x at 0x7fa1585af950>
before run
call f2x
after run

后面我们就不加 before/after run 了。

带参数的函数,不带参数的装饰器

函数 f2x 想要接受参数呢?我们把它叫做 a 吧,比较简单,不就是 _wrap 的参数吗,加上就是了,而且又回到了只有两层函数就可以实现了:

def dec3(func):
    print(func)
    def _wrap(param):
        print(param)
        r = func(param)
        return r
    return _wrap

@dec3
def f3(a):
    print('call f3', a)

f3(1)

很争气地输出了结果:

<function f3 at 0x7fa158719620>
1
call f3 1

带参数的函数,带参数的装饰器

下面我们实现一个装饰器,传入一个整数,和函数传入的参数做个加法:

def dec4_w(d_param):
    print(d_param)
    def dec4(func):
        print(func)
        def _wrap(param):
            print(param)
            r = func(param + d_param)
            return r
        return _wrap
    return dec4

@dec4_w(2)
def f4(a):
    print('call f4', a)

f4(1)

输出 1+2=3 :

2
<function f4 at 0x7fa1585af598>
1
call f4 3

从调用的装饰器往里看,注意这三层函数的形参,第一层是装饰器的参数,第二层是函数,第三层是函数的参数,很有规律的排列,先记一下这个规律(要考的)。带两个参数的也是一样的,接着写就可以了:

def dec5_w(d_param_1, d_param_2):
    print(d_param_1, d_param_2)
    def dec5(func):
        print(func)
        def _wrap(param):
            print(param)
            r = func(param + d_param_1 + d_param_2)
            return r
        return _wrap
    return dec5

@dec5_w(2, 3)
def f5(a):
    print('call f5', a)

f5(1)

输出 1+2+3=6 :

2 3
<function f5 at 0x7fa1586237b8>
1
call f5 6

如果用不定数量的位置参数,就用 *args 作为形参吧:

def dec6_w(*args):
    d_param_1, d_param_2, = args
    print(d_param_1, d_param_2)
    def dec6(func):
        print(func)
        def _wrap(*args):
            param = args[0]
            print(param)
            r = func(param + d_param_1 + d_param_2)
            return r
        return _wrap
    return dec6

@dec6_w(2, 3)
def f6(a):
    print('call f6', a)

f6(1)
print(f6.__name__)

顺便输出了一下 f6 的函数名:

2 3
<function f6 at 0x7fa1586236a8>
1
call f6 6
_wrap

咦!怎么肥四!!! f6 怎么是里面那个 _wrap 的名字呢?不怕不怕, functools 提供了一个 wraps 装饰器专治各种不服(在装饰器里面放上另一个装饰器):

from functools import wraps

def dec7_w(*args):
    d_param_1, d_param_2, = args
    print(d_param_1, d_param_2)
    def dec7(func):
        print(func)
        @wraps(func)
        def _wrap(*args):
            param = args[0]
            print(param)
            r = func(param + d_param_1 + d_param_2)
            return r
        return _wrap
    return dec7

@dec7_w(2, 3)
def f7(a):
    print('call f7', a)

f7(1)
print(f7.__name__)

这下正常输出 f7 了:

2 3
<function f7 at 0x7fa1585f8510>
1
call f7 6
f7

装饰器类(带参数的函数,带参数的装饰器)

用函数做装饰器局限性太多了,用相同的调用方法,把函数 f7 改成类怎么样?emmm…改造工程有点大,直接看看成品吧:

from functools import wraps

class dec8_c:
    def __init__(self, *args):
        self.d_param_1, self.d_param_2, = args
        print(self.d_param_1, self.d_param_2)
    def  __call__(self, func):
        print(func)
        @wraps(func)
        def _wrap(param):
            print(param)
            r = func(param + self.d_param_1 + self.d_param_2)
            return r
        return _wrap

@dec8_c(2, 3)
def f8(a):
    print('call f8', a)

f8(1)
print(f8.__name__)

看看是不是实现了一样的效果:

2 3
<function f8 at 0x7fa1585f8048>
1
call f8 6
f8

虽然使用了 __call__ ,但这里的 __init__ 不能省略(因为它需要知道参数个数),否则会出现这个错误:

Traceback (most recent call last)
<ipython-input-276-1634a47057a2> in <module>
     14         return dec8
     15
---> 16 @dec8_c(2, 3)
     17 def f8(a):
     18     print('call f8', a)

TypeError: dec8_c() takes no arguments

同时还可以发现, __call__ 只需要两层函数了,去掉了第二层,直接把 _wrap 的函数体往上提了一层!

装饰器类(带参数的函数,不带参数的装饰器)

大概是吃饱了撑着,又想要实现一开始那个不带参数的装饰器了,那就继续敲敲打打一番看看:

class dec9_c:
    def  __init__(self, func):
        print(func)
        self.func = func
        self.__name__ = func.__name__
    def  __call__(self, param):
        print(param)
        func = self.func
        r = func(param)
        return r

@dec9_c
def f9(a):
    print('call f9', a)

f9(1)
print(f9.__name__)

赶快运行看看:

<function f9 at 0x7fa1585f8730>
1
call f9 1
f9

咦, f9 的函数名可以直接打印,这下都不用 @wraps 了呢!呃,再仔细看看,这写法好像有些不一样啊:

  • dec8_c 的 init 带的是装饰器的参数,可是 dec9_c 带的是装饰器函数自己!
  • 所以实际调用的函数名也可以在 init 中传给它了哦!
  • 而且 call 函数也简洁了很多,看来有没有参数真的有很大区别呢!

这里先做个总结,装饰器使用函数名形式(不带括号)和使用函数调用形式(带括号和参数)在实现上是不同的,因为前者是函数本身,而后者是从装饰器函数中返回的函数。这也是 f2 相比 f1 缺少了记录 after run 的原因,因为 dec1 直接调用了 f2 ,而 dec2 先运行得到函数,再把函数返回去调用 f2 。用装饰器类就可以解决这个问题,因为它是对 __call__ 的调用,只需要自己定义一下就可以了。

上面的 f9 要写两个函数,能不能写得和 f1 一样简洁?当然是可以的,使用 __new__ 大法:

from functools import wraps

class dec9x_c:
    def  __new__(self, func):
        print(func)
        @wraps(func)
        def dec9x(param):
            print(param)
            r = func(param)
            return r
        return dec9x

@dec9x_c
def f9x(a):
    print('call f9x', a)

f9x(1)
print(f9x.__name__)

这样就避开了函数调用,不用打call了(定义 __call__ 函数),快看它来了:

<function f9x at 0x7fa158623bf8>
1
call f9x 1
f9x

5 分钟全面掌握 Python 装饰器的更多相关文章

  1. 五分钟学会Python装饰器,看完面试不再慌

    本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Python专题的第12篇文章,我们来看看Python装饰器. 一段囧事 差不多五年前面试的时候,我就领教过它的重要性.那时候我Pyt ...

  2. Python 装饰器入门(上)

    翻译前想说的话: 这是一篇介绍python装饰器的文章,对比之前看到的类似介绍装饰器的文章,个人认为无人可出其右,文章由浅到深,由函数介绍到装饰器的高级应用,每个介绍必有例子说明.文章太长,看完原文后 ...

  3. (转)python装饰器进阶一

    Python装饰器进阶之一 先看例子 网上有很多装饰器的文章,上来说半天也没让人看明白装饰器到底是个什么,究竟有什么用,我们直接来看几个例子. Python递归求斐波那契数列 def fibonacc ...

  4. 关于python装饰器

    关于python装饰器,不是系统的介绍,只是说一下某些问题 1 首先了解变量作用于非常重要 2 其次要了解闭包 def logger(func): def inner(*args, **kwargs) ...

  5. python装饰器通俗易懂的解释!

    1.python装饰器 刚刚接触python的装饰器,简直懵逼了,直接不懂什么意思啊有木有,自己都忘了走了多少遍Debug,查了多少遍资料,猜有点点开始明白了.总结了一下解释得比较好的,通俗易懂的来说 ...

  6. Python 装饰器学习

    Python装饰器学习(九步入门)   这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖.多练习是好的学习方式. 第一步:最简单的函数,准备附加额外功能 1 2 3 4 5 6 7 8 # -*- c ...

  7. python 装饰器修改调整函数参数

    简单记录一下利用python装饰器来调整函数的方法.现在有个需求:参数line范围为1-16,要求把9-16的范围转化为1-8,即9对应1,10对应2,...,16对应8. 下面是例子: def fo ...

  8. python 装饰器学习(decorator)

    最近看到有个装饰器的例子,没看懂, #!/usr/bin/python class decorator(object): def __init__(self,f): print "initi ...

  9. Python装饰器详解

    python中的装饰器是一个用得非常多的东西,我们可以把一些特定的方法.通用的方法写成一个个装饰器,这就为调用这些方法提供一个非常大的便利,如此提高我们代码的可读性以及简洁性,以及可扩展性. 在学习p ...

随机推荐

  1. (转)null和NULL和nullptr和””区别

    突然想到这个有趣的问题:C语言和C++对大小写是敏感的,也就是说null和NULL是区别对待的.NULL代表空地址,null只是一个符号.便来深究,看了很多资料,总结如下: 其实null和NULL都是 ...

  2. Intent 显示意图 隐式意图

    //显式意图  :必须指定要激活的组件的完整包名和类名 (应用程序之间耦合在一起) // 一般激活自己应用的组件的时候 采用显示意图  //隐式意图: 只需要指定要动作和数据就可以 ( 好处应用程序之 ...

  3. java切换jdk版本

    目的:将jdk1.7切换为jdk1.6 1.原本安装了jdk1.7,环境变量也是配置的1.7相关路径,在cmd下输入[java -version]后,显示 [ C:\Users\Administrat ...

  4. java课程课后作业190502之单词统计

    自己想的方法一直都不是很好,但是又一直忘了改自己的算法,只能硬着头皮接着用自己以前的老方法了 第0步:输出某个英文文本文件中 26 字母出现的频率,由高到低排列,并显示字母出现的百分比,精确到小数点后 ...

  5. JAVAEE 和项目开发(第三课:HTTP的请求头和请求方式)

    HTTP 协议之请求格式   请求格式的结构:请求行:请求方式.请求的地址和 HTTP 协议版本 请求头:消息报头,一般用来说明客户端要使用的一些附加信息 空行: 位于请求行和请求数据之间,空行是必须 ...

  6. 归并排序(包含逆序数对的个数51Nod1019)

    归并排序是效率很好的排序方式,和快排效率一样高,但在稳定性上优于快排,下面我们来介绍归并排序. 归并排序运用递归将序列不断二分(其原理就是分治),就像一棵树不断向下分支,最后分到只剩一个元素,这样这个 ...

  7. flink和spark Streaming中的Back Pressure

    Spark Streaming的back pressure 在讲flink的back pressure之前,我们先讲讲Spark Streaming的back pressure.Spark Strea ...

  8. Java算法练习——两数之和

    题目链接 题目描述 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标. 你可以假设每种输入只会对应一个答案.但是,你不能重复利 ...

  9. 【每日Scrum】第七天冲刺

    一.计划会议内容 界面ui制作,主界面进度 二.任务看板 三.scrum讨论照片 四.产品的状态 无 五.任务燃尽图  

  10. Codeforces 405D 数学问题

    真是脑残...擦 具体题解在这里 http://www.cnblogs.com/windysai/p/3619222.html 原本我为了防止两个数冲突,设置了好多判断,结果发现,如果两个数冲突,另外 ...