python装饰器
来源:互联网 发布:据……数据显示 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 07:17
装饰器示例
由于函数也是对象,而且函数对象可以被赋值给变量。所以,通过变量也能调用该函数。
def now(): print "Time is 2017-10-23"f = now()f()
运行结果输出为: “Time is 2017-10-23”
现在,假设我们要增强 now()
函数的功能。比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改 now()
函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator).
本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以,我们要定义一个能打印日志的decorator,可以定义如下:
def log(func): def wrapper(*args,**kw): print 'call %s():' % func.__name__ return func(*args,**kw) return wrapper@logdef now(): print "Time is 2017-10-23"if __name__ == '__main__': now()
运行结果如下:
观察上面的log,因为它是一个decorator,所以接受一个函数作为参数,并返回一个函数。我们要借助Python的@语法,把decorator置于函数的定义处:
@logdef now(): print "Time is 2017-10-23"
调用 now()
函数,不仅会运行 now()
函数本身,还会在 now()
函数前打印一行日志。
把 @log
放到 now()
函数的定义处,相当于执行了语句:
now = log(now)
由于 log()
是一个decorator,返回一个函数,所以原来的 now()
函数依然存在,只是现在同名的now变量指向了新的函数,于是调用 now()
将执行新函数,即在 log()
函数中返回的 wrapper()
函数。
wrapper()
函数的参数 (*args,**kw)
,因此, wrapper()
函数可以接受任意参数的调用。在 wrapper()
函数内,首先打印日志,再紧接着调用原始函数。
如果decorator本身需要传入参数,那就需要编写一个返回decorator的高阶函数,写起来会更复杂。比如,要自定义log的文本:
def log(text): def decorator(func): def wrapper(*args, **kw): print '%s %s():' % (text, func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper return decorator
这个3层嵌套的decorator用法如下:
@log('execute')def now(): print "Time is 2017-10-23"
执行结果如下:
和两层嵌套的decorator相比,3层嵌套的效果是这样的:
now = log('execute')(now)
我们来剖析上面的语句,首先执行 log('execute')
,返回的是 decorator
函数,再调用返回的函数,参数是 now
函数,返回值最终是 wrapper
函数。
以上两种decorator的定义都没有问题,但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象,它有 __name__
等属性,但你去看经过decorator装饰之后的函数,它们的 __name__
已经从原来的 now
变成了 wrapper
装饰器的那些坑
位置错误的代码
def html_tags(tag_name): print 'begin outer function.' def wrapper_(func): print "begin of inner wrapper function." def wrapper(*args, **kwargs): content = func(*args, **kwargs) print "<{tag}>{content}</{tag}>".format(tag=tag_name, content=content) print 'end of inner wrapper function.' return wrapper print 'end of outer function' return wrapper_@html_tags('b')def hello(name='Toby'): return 'Hello {}!'.format(name)hello()hello()
在装饰器中我在各个可能的位置都加上了print语句,用于记录被调用的情况。你知道他们最后打印出来的顺序吗?如果你心里没底,那么最好不要在装饰器函数之外添加逻辑功能,否则这个装饰器就不受你控制了。以下是输出结果:
错误的函数签名和文档
装饰器装饰过的函数看上去名字没变,其实已经变了。
def logging(func): def wrapper(*args, **kwargs): """print log before a function.""" print "[DEBUG] {}: enter {}()".format(datetime.now(), func.__name__) return func(*args, **kwargs) return wrapper@loggingdef say(something): """say something""" print "say {}!".format(something)print say.__name__ # wrapper
为什么会这样呢?只要你想想装饰器的语法糖@代替的东西就明白了。@等同于这样的写法。
say = logging(say)
logging
其实返回的函数名字刚好是 wrapper
,那么上面的这个语句刚好就是把这个结果赋值给 say
, say
的 __name__
自然也就是 wrapper
了。不仅仅是 name
,其他属性也都是来自 wrapper
,比如 doc
,source
等等。
使用标准库的 functools.wraps
,可以基本解决这个问题。
from functools import wrapsdef logging(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): """print log before a function.""" print "[DEBUG] {}: enter {}()".format(datetime.now(), func.__name__) return func(*args, **kwargs) return wrapper@loggingdef say(something): """say something""" print "say {}!".format(something)print say.__name__ # sayprint say.__doc__ # say something
参考自 :
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001386819879946007bbf6ad052463ab18034f0254bf355000
https://segmentfault.com/a/1190000007321935
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