Python 装饰，重载

来源：互联网发布：淘宝业务流程分析编辑：程序博客网时间：2024/06/05 14:14

Pyhton 装饰使用方法

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.")
    returnfunc
 
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.")
    returnfunc
 
@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)
        returnret
    return_deco
 
@deco
def myfunc(a, b):
    print(" myfunc(%s,%s) called."%(a, b))
    returna+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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'''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))
        returnret
    return_deco
 
@deco
def myfunc(a, b):
    print(" myfunc(%s,%s) called."%(a, b))
    returna+b
 
@deco
def myfunc2(a, b, c):
    print(" myfunc2(%s,%s,%s) called."%(a, b, c))
    returna+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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'''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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'''示例8: 装饰器带类参数'''
 
class locker:
    def__init__(self):
        print("locker.__init__() should be not called.")
         
    @staticmethod
    defacquire():
        print("locker.acquire() called.（这是静态方法）")
         
    @staticmethod
    defrelease():
        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:
                returnfunc()
            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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'''mylocker.py: 公共类 for 示例9.py'''
 
class mylocker:
    def__init__(self):
        print("mylocker.__init__() called.")
         
    @staticmethod
    defacquire():
        print("mylocker.acquire() called.")
         
    @staticmethod
    defunlock():
        print("  mylocker.unlock() called.")
 
class lockerex(mylocker):
    @staticmethod
    defacquire():
        print("lockerex.acquire() called.")
         
    @staticmethod
    defunlock():
        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:
                returnfunc(*args,**kwargs)
            finally:
                cls.unlock()
        return__deco
    return_deco

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'''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)
    defmyfunc(self):
        print(" myfunc() called.")
 
    @lockhelper(mylocker)
    @lockhelper(lockerex)
    defmyfunc2(self, a, b):
        print(" myfunc2() called.")
        returna+b
 
if __name__=="__main__":
    a=example()
    a.myfunc()
    print(a.myfunc())
    print(a.myfunc2(1,2))
    print(a.myfunc2(3,4))

Pyhton 重载

python 的重载主要包括方法重载和运算符重载。

1.python 方法重载：其他的语言一般对于方法重载的话，主要是根据参数的类型不同或者是数量不同来区分同名的方法。而python则比较特殊，它本身是动态语言，方法的参数是没有类型的，当调用传值的时候才确定参数的类型，故对参数类型不同的方法无需考虑重载。对参数数量不同的方法，则（大多数情况下）可以采用参数默认值来实现。

比如你可以定义函数的默认值：

def info(x,y,z=1):

pass

2.python 运算符重载：在C#中，我们通过使用关键字operator定义一个运算符方法，并定义与所在类相关的运算符行为。在 Python中，运算符重载的方式更为简单——每一个类都默认内置了所有可能的运算符方法，只要重写这个方法，就可以实现针对该运算符的重载。例如以下是重载加法操作：

class Info(object):
    def __init__(self):
        self.a = 11
        self.b = 22
    def __add__(self,x):
        return self.a * self.b


a = Info()
b = Info()
print a + b

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