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先贴上一个很清晰的分步学帖子
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." ) return func 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." ) return func @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) return ret return _deco @deco def myfunc(a, b): print ( " myfunc(%s,%s) called." % (a, b)) return a + 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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# -*- coding:gbk -*- ‘‘‘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)) return ret return _deco @deco def myfunc(a, b): print ( " myfunc(%s,%s) called." % (a, b)) return a + b @deco def myfunc2(a, b, c): print ( " myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c)) return a + 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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# -*- coding:gbk -*- ‘‘‘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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# -*- coding:gbk -*- ‘‘‘示例8: 装饰器带类参数‘‘‘ class locker: def __init__( self ): print ( "locker.__init__() should be not called." ) @staticmethod def acquire(): print ( "locker.acquire() called.(这是静态方法)" ) @staticmethod def release(): 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 : return func() 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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# -*- coding:gbk -*- ‘‘‘mylocker.py: 公共类 for 示例9.py‘‘‘ class mylocker: def __init__( self ): print ( "mylocker.__init__() called." ) @staticmethod def acquire(): print ( "mylocker.acquire() called." ) @staticmethod def unlock(): print ( " mylocker.unlock() called." ) class lockerex(mylocker): @staticmethod def acquire(): print ( "lockerex.acquire() called." ) @staticmethod def unlock(): 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 : return func( * args, * * kwargs) finally : cls .unlock() return __deco return _deco |
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# -*- coding:gbk -*- ‘‘‘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) def myfunc( self ): print ( " myfunc() called." ) @lockhelper (mylocker) @lockhelper (lockerex) def myfunc2( self , a, b): print ( " myfunc2() called." ) return a + b if __name__ = = "__main__" : a = example() a.myfunc() print (a.myfunc()) print (a.myfunc2( 1 , 2 )) print (a.myfunc2( 3 , 4 )) |
1.大总结,修饰器就是把被修饰的函数作为一个参数传入修饰器函数。格式如下
@修饰器函数
def 函数
修饰器函数是要至少套一个函数的,即:
def xxx
def yyy
。。。
return yyy
这样,当你在某个函数上面加修饰器以后,以后再单独执行这个函数,都是自动调用修饰器的。
否则,修饰器只调用一次。具体见前4步
2.修饰器函数分2中,带参数和不带参数的
1.1)不带参数的修饰器函数:
被修饰的函数作为修饰器的第一层参数,格式如下:
def 修饰器函数(被修饰函数名):
def xxx():
...
执行被修饰函数
...
return a【被修饰函数的执行结果(一般返回这个,也可以自行处理返回别的,也可以不返回,自己定义)】
retrun xxx
执行原理:将被修饰函数作为一个参数代入修饰器,返回一个xxx函数,xxx函数被执行,最后返回a。我认为,def句作为定义语句是不直接执行的,所以修饰器函数首先执行的是返回xxx函数,然后执行xxx函数的内容。同理如果里面套了多个函数,也是先执行第一层的return,根据return结果执行
1.2)修饰器不带参数,但是被修饰函数带参数:
因为最终要在修饰器函数里面执行被修饰函数的,那如果被修饰函数带参数,这个参数怎么传入呢?
在要执行被修饰函数的那一层定义函数中,要求传入参数。参数数量不确定时,可以用*args,
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kwargs自动适应参数个数和名称
1.3)修饰器带参数
修饰器的参数可以就是一个变量,也可以是一个类。参数是个类(cls的话,就可以在修饰器函数内部任意使用该类的属性、方法(cls.属性,cls.方法)。
如果修饰器带参数,那么修饰器的第一层参数就是修饰器自身的参数,第二层才是被修饰函数参数,又因为修饰器重复调用要至少2层函数,所以修饰器带参数的话,那么该修饰器就至少三层:
def 修饰器(修饰器参数):
def xxx(被修饰函数名):
def yyy:
...
return yyy
retun xxx
3.修饰器的跨文件使用
只要把修饰器及修饰器相关的参数(类)import进来,就可以直接用
4.一个函数应用多个修饰器
如步骤9
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原文地址:http://www.cnblogs.com/fishbiubiu/p/5495345.html