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Python修饰器学习总结

时间:2016-05-15 16:41:28      阅读:227      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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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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‘‘‘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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‘‘‘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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‘‘‘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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‘‘‘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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‘‘‘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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‘‘‘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
    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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‘‘‘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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‘‘‘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,  **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

Python修饰器学习总结

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原文地址:http://www.cnblogs.com/fishbiubiu/p/5495345.html

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