python装饰器(fuctional decorators)简单来说就是修改其他函数的函数。

这样的函数需要满足两个个条件:

1、不能修改原函数的源代码

2、不能改变原函数的调用方式

需要达到的效果:增加函数的功能

假设,我们已经定义了一个函数

import time

def test():

  time.sleep(2)

  print('The is test')

现在需要为这个程序添加一个功能:显示该程序运行的时间

一、预备知识

理解装饰器的难点在于:

1、理解python一切皆为对象的含义

2、高阶函数

3、嵌套函数

1、一切皆对象

这里只是简单看一下,理解函数即变量即可。后面学习深入会有更深入的理解。

 >>> def say(name):
... return 'hello '+ name
...
>>> print(say())
>>> print(say('Michael'))
hello Michael
>>>
# 我们可以将函数名作为变量赋值给另一个变量,换句话说变量可以指向函数
>>> greet=say
>>> print(greet())
>>> print(greet('Bob'))
hello Bob
# 变量删除,对象也就不存在了
>>> del say
>>> say('Jack')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'say' is not defined
>>>

2、高阶函数

高阶函数有两类:
a.把一个函数名当作实参传给另外一个函数
b.返回值中包含函数名

python一切皆为对象,实际上函数名就是函数的地址,也可以认为,是函数的一个标签。这样就可以把函数名作为一个参数传给另一个函数,在另一个函数里做一些操作,就可以在不修改源代码的基础上,为函数增加一些功能。

 import time
def test():
print('This is test') def deco(func):
start_t = time.time()
func()
end_t = time.time()
print('the func %s run time is %s' % (func, end_t-start_t)) deco(test)

在第11行处,把test作为实参传给形参func,在第7行处就是对形参的调用。func传入的是函数的地址,func()就是执行这个函数,这段代码运行的结果就是:

This is test
the func <function test at 0x00000195C816EAE8> run time is 0.0

那么再思考,如果不修改调用方式,就是一定要有test()这条语句,那么就用到了第二种高阶函数,即返回值中包含函数名

 def test():
time.sleep(3)
print('This is test') def deco(func):
print('This is deco')
return func test = deco(test)
test()

这种方式虽然可以不改变调用方式,但是无法完成计时功能,运算结果

This is deco
This is test

3、嵌套函数

 import time
def timer(func):
def deco():
start = time.time()
func()
stop = time.time()
print('The func running time is %s' % (stop - start))
return deco def test():
time.sleep(2)
print("This is test") test = timer(test)
test()

在第14行处,把test作为参数传递给了timer(),此时,在timer()内部,func = test,接下来,定义了一个deco()函数,当并未调用,只是在内存中保存了,并且标签为deco。在timer()函数的最后返回deco()的地址deco。

然后再把deco赋值给了test,那么此时test已经不是原来的test了,也就是test原来的那些函数体的标签换掉了,换成了deco。那么在第15行处调用的实际上是deco()。执行结果

This is test
The func running time is 2.000332832336426

那么通俗一点的理解就是:

把函数看成是盒子,test是小盒子,deco是中盒子,timer是大盒子。程序中,把小盒子test传递到大盒子temer中的中盒子deco,然后再把中盒子deco拿出来,打开看看(调用)。

二、真正的装饰器

根据以上分析,装饰器在装饰时,需要在每个函数前面加上:

test = timer(test)

显然有些麻烦,Python提供了一种语法糖,即:

@timer

这两句是等价的,只要在函数前加上这句,就可以实现装饰作用。

以上为无参形式。

 import time

 def decorator(func):
def wapper():#若被装饰函数含参,传到wapper即可
start_t = time.time()
func()
stop_t = time.time()
print('the func running time is %s' % (stop_t-start_t))
return wapper @decorator #test1=decorator(test1) =wapper大盒子替换到中盒子
def test():#表面是小盒子,实际上是中盒子
time.sleep(3)
print('in the test1')
执行结果:
in the test1
the func running time is 3.0000483989715576

含参的装饰器

对于一个实际问题,往往是有参数的,如果要在#8处,给被修饰函数加上参数,显然这段程序会报错的。错误原因是test()在调用的时候缺少了一个位置参数的。而我们知道test = func = deco,因此test()=func()=deco() ,那么当test(parameter)有参数时,就必须给func()和deco()也加上参数,为了使程序更加有扩展性,因此在装饰器中的deco()和func(),加如了可变参数*agrs和 **kwargs。

  improt time

  def timer(func)
def deco(*args, **kwargs):
start = time.time()
func(*args, **kwargs)
stop = time.time()
print(stop-start)
return deco @timer
def test(parameter):
time.sleep(2)
print("test is running!")
test()

带返回值的装饰器

test()返回值返回到deco()的内部,而不是test()即deco()的返回值,那么就需要再返回func()的值,因此就是:

def timer(func)
def deco(*args, **kwargs):
start = time.time()
res = func(*args, **kwargs)#
stop = time.time()
print(stop-start)
return res#
return deco

一个较为完整的装饰器

  improt time

  def timer(func)
def deco(*args, **kwargs): #含参的test()函数
start = time.time()
res = func(*args, **kwargs)
stop = time.time()
print(stop-start)
return res #函数带有返回值
return deco @timer
def test(parameter):
time.sleep(2)
print("test is running!")
return "Returned value"
test()

更复杂的装饰器

又增加了一个需求,一个装饰器,对不同的函数有不同的装饰。那么就需要知道对哪个函数采取哪种装饰。因此,就需要装饰器带一个参数来标记一下。例如:

@decorator(parameter = value)

比如两个函数

 def task1():
time.sleep(2)
print("in the task1") def task2():
time.sleep(2)
print("in the task2") task1()
task2()

要对这两个函数分别统计运行时间,但是要求统计之后输出:

the task1/task2 run time is : 2.00……

于是就要构造一个装饰器timer,并且需要告诉装饰器哪个是task1,哪个是task2,也就是要这样:

  @timer(parameter='task1') #
def task1():
time.sleep(2)
print("in the task1") @timer(parameter='task2') #
def task2():
time.sleep(2)
print("in the task2") task1()
task2()

那么方法有了,但是我们需要考虑如何把这个parameter参数传递到装饰器中,我们以往的装饰器,都是传递函数名字进去,而这次,多了一个参数,要怎么做呢? 
于是,就想到再加一层函数来接受参数,根据嵌套函数的概念,要想执行内函数,就要先执行外函数,才能调用到内函数,那么就有:

 def timer(parameter): #
print("in the auth :", parameter) def outer_deco(func): #
print("in the outer_wrapper:", parameter) def deco(*args, **kwargs): return deco return outer_deco

首先timer(parameter),接收参数parameter=’task1/2’,而@timer(parameter)也恰巧带了括号,那么就会执行这个函数, 那么就是相当于:

 timer = timer(parameter)
task1 = timer(task1)

完整的实现

 import time
def timer(parameter):
def outer_wrapper(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if parameter == 'task1':
start = time.time()
func(*args, **kwargs)
stop = time.time()
print("the task1 run time is :", stop - start)
elif parameter == 'task2':
start = time.time()
func(*args, **kwargs)
stop = time.time()
print("the task2 run time is :", stop - start) return wrapper return outer_wrapper
@timer(parameter='task1')#1 timer = timer(parameter)此时timer=out_wrapper 2 task1 = timer(task1)此时相当于task1=wrapper(task1)
 def task1(): 

 time.sleep(2) 

 print("in the task1") 

 @timer(parameter='task2')
def task2(): time.sleep(2)

执行结果

in the task1
the task1 run time is : 2.000471591949463
in the task2
the task2 run time is : 2.000399589538574

python函数装饰器详解的更多相关文章

  1. python装饰器1:函数装饰器详解

    装饰器1:函数装饰器 装饰器2:类装饰器 装饰器3:进阶 先混个眼熟 谁可以作为装饰器(可以将谁编写成装饰器): 函数 方法 实现了__call__的可调用类 装饰器可以去装饰谁(谁可以被装饰): 函 ...

  2. python之装饰器详解

    这几天翻看python语法,看到装饰器这里着实卡了一阵,最初认为也就是个函数指针的用法,但仔细研究后发现,不止这么简单. 首先很多资料将装饰器定义为AOP的范畴,也就是Aspect Oriented ...

  3. python 叠加装饰器详解

    def out1(func1): #7.func1=in2的内存地址,就是in2 print('out1') def in1(): #8.调用函数index() 因为函数在in1里,所以首先运行in1 ...

  4. 【python】装饰器详解推荐

    复杂道理浅中来,见过的解释最清楚的一篇文章: https://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/77170585

  5. Python函数装饰器原理与用法详解《摘》

    本文实例讲述了Python函数装饰器原理与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 装饰器本质上是一个函数,该函数用来处理其他函数,它可以让其他函数在不需要修改代码的前提下增加额外的功能,装饰器的返回值 ...

  6. python设计模式之装饰器详解(三)

    python的装饰器使用是python语言一个非常重要的部分,装饰器是程序设计模式中装饰模式的具体化,python提供了特殊的语法糖可以非常方便的实现装饰模式. 系列文章 python设计模式之单例模 ...

  7. python函数-装饰器

    python函数-装饰器 1.装饰器的原则--开放封闭原则 开放:对于添加新功能是开放的 封闭:对于修改原功能是封闭的 2.装饰器的作用 在不更改原函数调用方式的前提下对原函数添加新功能 3.装饰器的 ...

  8. Python函数装饰器高级用法

    在了解了Python函数装饰器基础知识和闭包之后,开始正式学习函数装饰器. 典型的函数装饰器 以下示例定义了一个装饰器,输出函数的运行时间: 函数装饰器和闭包紧密结合,入参func代表被装饰函数,通过 ...

  9. Python 函数装饰器

    首次接触到装饰器的概念,太菜啦! Python 装饰器可以大大节省代码的编写量,提升代码的重复使用率.函数装饰器其本质也是一个函数,我们可以把它理解为函数中定义了一个子函数. 例如我们有这么一个需求, ...

随机推荐

  1. angularjs 信息链接 转摘自:http://www.zhihu.com/question/27427447

    这个问题嘛,真不好回答,问的太笼统了,其实你只要熟悉掌握了Angular.js,自然而然的就会用Angular.js结合自身的业务去构建SPA程序了,Angular.js是一个比较全面的框架,按照他的 ...

  2. 根据select选择来控div是否显示,默认这个div是隐藏的,

    <!DOCTYPE html><html><head lang="cn"><title>Insert title here</ ...

  3. 灰常牛逼的命令行备忘录 navi

    灰常牛逼的命令行备忘录 navi 1. navi命令简介 1.1 navi命令简介 命令行是非常高效的工具,但一个很常见的现象是,很多命令行过一段时间就容易忘.举个栗子,如果我们常用 git 命令行管 ...

  4. canvas 绘制三次贝塞尔曲线

    代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8 ...

  5. Maven项目的pom.xml配置文件格式初识

    Maven项目 有pom.xml文件的项目就已经是一个maven项目了,但是还没有被maven托管,我们需要将该项目添加为maven项目 <project xmlns="http:// ...

  6. wxpython总体

    人到夏天就特别懒 from math import * import wx def sin_fun(event): a=text_angle.GetValue() b=sin(radians(floa ...

  7. Win7 ODBC驱动 Excel (转)

    “控制面板-管理工具-数据源(ODBC)”,打开“ODBC数据源管理器”窗口,然后“添加”,打开“创建新数据源”的窗口,最后选择Microsoft Access Driver(*.mdb)选项,往后等 ...

  8. DC/DCT/DCG 差别和联系

    在dc家族系列中,DC_V,DC_E为根本的DC(Design Compiler)对象,具有dc所具有的根本fearture,DC在synopys对象系列中地位,无足轻重,也是业界应用最普遍的综合对象 ...

  9. boost container

    Boost Container provides additional advantages: (1) The interface of the containers resemble those o ...

  10. 基于Lucene查询原理分析Elasticsearch的性能

    前言 Elasticsearch是一个很火的分布式搜索系统,提供了非常强大而且易用的查询和分析能力,包括全文索引.模糊查询.多条件组合查询.地理位置查询等等,而且具有一定的分析聚合能力.因为其查询场景 ...