python高级 之(二) --- 类装饰器

装饰器-初级

　　在不改变原有函数逻辑功能的基础上，为函数添加新的逻辑功能。使代码可读性更高、结构更加清晰、冗余度更低

• 简介

 """
 闭包：  函数嵌套的格式就是闭包。写装饰器的闭包是外层函数的返回值就是内层函数
 装饰器：一种特殊的闭包 加上 语法糖[@语法]组成的
 其作用：在不修改原有功能的基础上，为该功能添加其他新的需求。不管在函数中添加多少装饰，函数的名字没有变化
 
 在函数中的使用
     装饰器的特殊闭包：在外层函数中声明一个内层函数，外等函数的返回值是内层函数
     外层函数的参数是：func 接受是给哪一个函数添加装饰
         def out(func):   给nomal函数装饰时，此时 func === nomal()  |   给diff函数装饰时，此时 func === diff()
             def inner():
                 pass     装饰器的新增功能是 写在内层函数中的，写在外层函数没有效果
             return inner
 
     需添加装饰的函数：在普通函数添加装饰器的语法糖，@特殊闭包的外层函数名
         @out
         def nomal():
             pass
         @out
         def diff()
             pass
 """
 # 特殊的闭包
 def outter():
     print("这是一个外部函数")
     def inner():
         # 装饰器的新增功能是 写在内层函数中的
         print("这是一个内部函数")
     return inner    # 外部函数的返回值是内部函数
 res = outter()
 print('res =',res)  # res指向的是内部函数的内存地址。
 # 执行结果：这是一个外部函数 res = <function outter.<locals>.inner at 0x1027e88c8>
 res()
 # 执行结果 ：这是一个内部函数。 调用res函数等价于 在outter内部直接调用innner函数
 
 """======================================================================"""

• 实例

 # 在不改变原有函数的基础上，为函数增加新的功能。
 
 # 装饰器的闭包，实现功能是：新增计算该功能函数的执行时间
 def get_time(func):　#  func的作用是 明确为哪一个函数添加装饰器；为哪个函数添加就代表哪一个函数
     def inner():
         import time
         start_time = time.time()
         # 执行被装饰的功能函数
         func()
         end_time = time.time()
         print("消耗的时间为：",end_time - start_time)
     return inner
 
 @get_time
 def print_table():
     for row in range(1,10):
         for col in range(1,row + 1):
             print(col, "*" ,row, "=", row*col, end="\t")
         print()
 
 # 不管给该功能函数添加了多少装饰，执行的时候还是调用该函数的名字
 print_table()

 """
 1 * 1 = 1
 1 * 2 = 2    2 * 2 = 4
 1 * 3 = 3    2 * 3 = 6    3 * 3 = 9
 1 * 4 = 4    2 * 4 = 8    3 * 4 = 12    4 * 4 = 16
 1 * 5 = 5    2 * 5 = 10    3 * 5 = 15    4 * 5 = 20    5 * 5 = 25
 1 * 6 = 6    2 * 6 = 12    3 * 6 = 18    4 * 6 = 24    5 * 6 = 30    6 * 6 = 36
 1 * 7 = 7    2 * 7 = 14    3 * 7 = 21    4 * 7 = 28    5 * 7 = 35    6 * 7 = 42    7 * 7 = 49
 1 * 8 = 8    2 * 8 = 16    3 * 8 = 24    4 * 8 = 32    5 * 8 = 40    6 * 8 = 48    7 * 8 = 56    8 * 8 = 64
 1 * 9 = 9    2 * 9 = 18    3 * 9 = 27    4 * 9 = 36    5 * 9 = 45    6 * 9 = 54    7 * 9 = 63    8 * 9 = 72    9 * 9 = 81
 消耗的时间为： 0.0011630058288574219
 """

 # 在不改变原有函数的基础上，为函数增加新的功能。
 
 # 装饰器的闭包，实现功能是：新增计算该功能函数的执行时间
 def get_time(func):   # func的作用是明确给哪一个函数添加装饰器
     def inner():
         import time
         start_time = time.time()
         # 执行被装饰的功能函数
         func()
         end_time = time.time()
         print("消耗的时间为：",end_time - start_time)
     return inner
 
 """九九乘法表"""
 @get_time
 def print_table():
     for row in range(1,10):
         for col in range(1,row + 1):
             print(col, "*" ,row, "=", row*col, end="\t")
         print()
 # 不管给该功能函数添加了多少装饰，执行的时候还是调用该函数的名字
 print_table()
 """九九加法表"""
 @get_time
 def print_add_table():
     for row in range(1,10):
         for col in range(1,row + 1):
             print(col, "+" ,row, "=", row+col, end="\t")
         print()
 print_add_table()

多个函数添加同一个装饰器

装饰器的执行流程

• 基本流程

 def get_time(func):   # func的作用是明确给哪一个函数添加装饰器
     print("这是装饰器的外层函数。在添加@语法糖时执行，且只会被执行一次")
     def inner():
         import time
         start_time = time.time()
         func()    # 执行被装饰的功能函数
         end_time = time.time()
         print("消耗的时间为：",end_time - start_time)
     return inner
 """九九加法表"""
 @get_time
 def print_add_table():
     for row in range(1,10):
         for col in range(1,row + 1):
             print(col, "+" ,row, "=", row+col, end="\t")
         print()
 print_add_table()
 print_add_table() # 无论调用几次被装饰的函数，装饰器的外层函数只会被执行一次
 """
 为什么在装饰器中增加的新功能要在内层函数中添加？
     因为在装饰器函数中 无论调用几次被装饰的函数，
     装饰器外层函数的语句只会被执行一次，
     第二次调用被装饰函数时不会执行装饰器外层函数语句
 
 当语法糖添加装饰器的时候，内部执行流程：
     1。当使用语法糖给当前函数添加装饰器的时候[添加@时]，装饰器特殊闭包的外层函数就已经被调用执行了
        注意：外层函数的执行会有一个结果的返回，这个结果就是其中的内层函数
 
     2。为哪一个功能函数添加的装饰器 就使用该功能函数名字作为变量名，用于接收外层函数执行的返回结果(即内层函数)
        此时 print_add_table = get_time(print_add_table) # 装饰器函数的参数 是 被装饰的函数
 
     3。现在此时 print_add_table 代表的是：装饰器特殊闭包中的内层函数；装饰器的参数func 代表的是被装饰的方法函数
 """

• 装饰器的完善

 def get_time(func):          # func的作用是明确给哪一个函数添加装饰器
     def inner(*values,**kwargs):      # 带参数的功能函数添加装饰器 所传的值
         import time
         start_time = time.time()
         res = func(*values,**kwargs)  # 执行被装饰的功能函数; values 传的参数
         end_time = time.time()
         print("消耗的时间为：",end_time - start_time)
         return res
     return inner
 """
 计算两个数求和功能的执行时间。即带参数的功能函数 添加装饰器
 """
 @get_time
 def add(a,b):
     return a + b
 res = add(12,34)
 print(res)

 def one_oper(func):
     flag = False  # 设置一个标记位。让装饰器只能返回一次结果
     def inner(*value,**kwargs):
         nonlocal flag
         if not flag:
             res = func(*value,**kwargs)
             flag = True
             return res
         return None
     return inner
 @one_oper
 def add(a,b):
     return a + b
 
 res = add(12,34)
 print(res) # 结果：46
 res = add(34,12)
 print(res) # 结果：None

唯一输出

多个装饰器的执行流程

• 代码

 """
 一个装饰器可以装饰多个功能函数
 一个功能函数可以被多个装饰器装饰 执行顺序采用就近原则执行[先执行距离被装饰函数近的]
 """
 
 def outer1(func):
     print("这是第一个装饰器的外部函数")
     def inner1(*value,**kwargs):
         print("第一个装饰器的内部函数")
         res = func(*value,**kwargs)
         if res != None:
             return res
     return inner1
 def outer2(func):
     print("这是第二个装饰器的外部函数")
     def inner2(*value,**kwargs):
         print("第二个装饰器的内部函数")
         res = func(*value,**kwargs)
         if res != None:
             return res
     return inner2
 def outer3(func):
     print("这是第三个装饰器的外部函数")
     def inner3(*value,**kwargs):
         print("第三个装饰器的内部函数")
         res = func(*value,**kwargs)
         if res != None:
             return res
     return inner3
 
 @outer1
 @outer2
 @outer3
 def show():
     print("演示添加多个装饰器的功能")
     # 被添加装饰器的功能函数只会被执行一次，而且是在最后才执行
 show()

• 结果

 """
  执行结果：
     这是第三个装饰器的外部函数
     这是第二个装饰器的外部函数
     这是第一个装饰器的外部函数
     第一个装饰器的内部函数
     第二个装饰器的内部函数
     第三个装饰器的内部函数
     演示添加多个装饰器的功能
  执行流程：
     @outer3 此时执行outer3外层函数
         ---> show = outer3(show)
         show === inner3此内部函数
     @outer2 此时执行outer2外层函数
         ---> show = outer2(show)[注意：执行上一个装饰器的时候，show已经被更改数据了]
              此时型参func=show=innner3  当作实际参数传递给show ===> 即上一个inner3
         这个时候被赋值的变量show又拥有了新值 inner2
     @outer1
         ---> show = outer1(show)[注意：执行上一个装饰器的时候，show已经被更改数据了]
              此时型参func=show=innner2  当作实际参数传递给show ===> 即上一个inner2
         这个时候被赋值的变量show又拥有了新值 inner1
 
     所有的装饰器走完之后，此时的show === inner1
         inner1执行完后，此时的show === inner2
         inner2执行完后，此时的show === inner3
         inner3执行完后，此时的show === 被装饰的功能函数
 """

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装饰器-进阶

带参数的函数装饰器

　　之前的例子中装饰器是不能接收参数的，其用法只能适用于一些简单的场景。不传参的装饰器，只能对被装饰函数执行固定逻辑。

　　装饰器本身就是一个函数，不传参数的装饰器，只能对被装饰的函数执行固定的逻辑，会大大限制其能力。

　　若要用两个内容大体一致，但是某些地方不同的逻辑，若不能传参数的话，就需要写两个装饰器。

 # 装饰器实现传参需要两层嵌套
 def say_hello(contry):  # 外层函数的型参 接收 装饰器传来的实参
     def wrapper(func):  # 中层函数的型参 接收 被添加装饰器函数
         def deco(*args, **kwargs):  # 内层函数的型参 接收 被添加装饰器的带参数功能函数所传的实参
             if contry == "china":
                 print("你好!")
             elif contry == "america":
                 print('hello.')
             else:
                 return
             func(*args, **kwargs)   # 真正执行函数的地方。
         return deco
     return wrapper
 
 @say_hello("america")
 def american():
     print("I am from America。")
 @say_hello("china")
 def chinese():
     print("我来自中国。")
 
 american()
 chinese()
 """
 结果：
     hello.
     I am from America。
     你好!
     我来自中国。
 """

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装饰器-高级

不带参数的类装饰器

 """
 基于类实现的装饰器，需要两个类方法来实现
     __init__ : 接收被装饰的函数
     __call__ : 实现装饰器的逻辑
 """
 class Text(object):
     def __init__(self, func):            # 接收被装饰的函数
         self.func = func
     def __call__(self, *args, **kwargs): # 实现装饰器的逻辑
         print("正在被装饰的函数是：{func}".format(func=self.func.__name__))
         return self.func(*args, **kwargs)
 @Text
 def func(something):
     print("函数的参数是：{}!".format(something))
 
 func("hello")
 """
 结果：
     正在被装饰的函数是：func
     函数的参数是：hello!
 """

带有参数的类装饰器

 """
 带参数的类装饰器
     __init__ ：不再接收被装饰的函数，而是接收传入的参数。
     __call__ ：接收被装饰函数，实现装饰逻辑。
 """
 class logger(object):
     def __init__(self, level='INFO'):  # 接收装饰器传入的参数
         self.level = level
     def __call__(self, func):          # 接受被装饰的函数
         def wrapper(*args, **kwargs):
             print("[{level}]: the function {func}() is running..."\
               .format(level=self.level, func=func.__name__))
             func(*args, **kwargs)      # 真正执行被装饰的函数的语句
         return wrapper                 # 返回内层函数
 
 @logger(level='WARNING')
 def say(something):
     print("say {}!".format(something))
 say("hello")
 @logger(level='DEBUG')
 def say(something):
     print("say {}!".format(something))
 say("hello")
 """
 结果：
     [WARNING]: the function say() is running...
     say hello!
     [DEBUG]: the function say() is running...
     say hello!
 """

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系统提供的装饰器

　　Python语言本身提供的property内建装饰器，通常存在于类中的方法属性化。详情见 类的方法属性化 笔记整理

 """
 Python语言本身提供的property内建装饰器，通常存在于类中的方法属性化
 可以将一个方法函数定义成一个属性，属性的值就是该函数return的内容。
 """
 # 用@property装饰过的函数，会将一个函数定义成一个属性，属性的值就是该函数return的内容。即方法属性化
 class Student(object):
     def __init__(self, name):
         self.name = name
         self.name = None
     @property
     def age(self):
         return self._age
     @age.setter
     def age(self, value):
         if not isinstance(value, int):
             raise ValueError('输入不合法：年龄必须为数值!')
         if not 0 < value < 100:
             raise ValueError('输入不合法：年龄范围必须0-100')
         self._age=value
     @age.deleter
     def age(self):
         del self._age
 XiaoMing = Student("小明")
 
 # 设置属性
 XiaoMing.age = 25
 # 查询属性
 age = XiaoMing.age
 print(age)
 # 删除属性。删除后再去查询该属性就会报错
 del XiaoMing.age
 age = XiaoMing.age
 print(age)