标签:0.00 UNC 业务 就是 有关 call 装饰器 解释器 too
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装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能,用好了装饰器,开发效率如虎添翼,所以这也是Python面试中必问的问题,但对于好多初次接触这个知识的人来讲,这个功能有点绕,自学时直接绕过去了,然后面试问到了就挂了,因为装饰器是程序开发的基础知识,这个都不会,别跟人家说你会Python, 看了下面的文章,保证你学会装饰器。
# 1
def foo():
print("foo")
foo # 表示是函数
foo() # 表示执行函数
# 2
def foo():
print("foo")
foo = lambda x: x + 1
foo(1) # 执行lambda表达式,而不是原先的foo函数,因为foo这个名字又重新指向了另外一个匿名函数
函数名仅仅是个变量,只不过指向了定义的函数而已,所以才能通过 函数名()调用,如果 函数名=xxx被修改了,那么当在执行 函数名()时,调用的就不知之前的那个函数了。
初创公司有N个业务部门,基础平台部门负责提供底层的功能,如:数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时,只需调用基础平台提供的功能即可。如下:
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def f1():
print('f1')
def f2():
print('f2')
def f3():
print('f3')
def f4():
print('f4')
############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############
f1()
f2()
f3()
f4()
############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############
f1()
f2()
f3()
f4()
目前公司有条不紊的进行着,但是,以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题,即:基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构,为平台提供的所有功能添加验证机制,即:执行功能前,先进行验证。
跟每个业务部门交涉,每个业务部门自己写代码,调用基础平台的功能之前先验证。诶,这样一来基础平台就不需要做任何修改了。太棒了,有充足的时间泡妹子...
当天Low B 被开除了…
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def f1():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print('f1')
def f2():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print('f2')
def f3():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print('f3')
def f4():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print('f4')
############### 业务部门不变 ###############
### 业务部门A 调用基础平台提供的功能###
f1()
f2()
f3()
f4()
### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###
f1()
f2()
f3()
f4()
过了一周 Low BB 被开除了…
只对基础平台的代码进行重构,其他业务部门无需做任何修改
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def check_login():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
pass
def f1():
check_login()
print('f1')
def f2():
check_login()
print('f2')
def f3():
check_login()
print('f3')
def f4():
check_login()
print('f4')
老大看了下Low BBB 的实现,嘴角漏出了一丝的欣慰的笑,语重心长的跟Low BBB聊了个天:
老大说:
写代码要遵循开放封闭
原则,虽然在这个原则是用的面向对象开发,但是也适用于函数式编程,简单来说,它规定已经实现的功能代码不允许被修改,但可以被扩展,即:
如果将开放封闭原则应用在上述需求中,那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码,老板就给了Low BBB一个实现方案:
def w1(func):
def inner():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
func()
return inner
@w1
def f1():
print('f1')
@w1
def f2():
print('f2')
@w1
def f3():
print('f3')
@w1
def f4():
print('f4')
对于上述代码,也是仅仅对基础平台的代码进行修改,就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作,并且其他业务部门无需做任何操作。
Low BBB心惊胆战的问了下,这段代码的内部执行原理是什么呢?
老大正要生气,突然Low BBB的手机掉到地上,恰巧屏保就是Low BBB的女友照片,老大一看一紧一抖,喜笑颜开,决定和Low BBB交个好朋友。
详细的开始讲解了:
单独以f1为例:
def w1(func):
def inner():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
func()
return inner
@w1
def f1():
print('f1')
python解释器就会从上到下解释代码,步骤如下:
没错, 从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码,因为函数在 没有被调用之前其内部代码不会被执行。
从表面上看解释器着实会执行这两句,但是 @w1 这一句代码里却有大文章, @函数名 是python的一种语法糖。
执行w1函数 ,并将 @w1 下面的函数作为w1函数的参数,即:@w1 等价于 w1(f1) 所以,内部就会去执行:
def inner(): #验证 1 #验证 2 #验证 3 f1() # func是参数,此时 func 等于 f1 return inner# 返回的 inner,inner代表的是函数,非执行函数 ,其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中
将执行完的w1函数返回值 赋值 给@w1下面的函数的函数名f1 即将w1的返回值再重新赋值给 f1,即:
新f1 = def inner(): #验证 1 #验证 2 #验证 3 原来f1() return inner
所以,以后业务部门想要执行 f1 函数时,就会执行 新f1 函数,在新f1 函数内部先执行验证,再执行原来的f1函数,然后将原来f1 函数的返回值返回给了业务调用者。
如此一来, 即执行了验证的功能,又执行了原来f1函数的内容,并将原f1函数返回值 返回给业务调用着
Low BBB 你明白了吗?要是没明白的话,我晚上去你家帮你解决吧!!!
def set_fun(fun):
def call_fun():
print("---这是权限验证---")
fun()
return call_fun
def test():
print("---test---")
test = set_fun(test) # 手动调用set_fun函数,此函数返回对原来的test函数进行装饰了的函数引用
test()
test函数是待装饰的函数,set_fun函数接收一个函数作为参数,并返回对接受的参数中的函数进行装饰后的函数。执行test = set_fun(test)
这句话会将装饰后的函数的引用给到test,最后test引用的是装饰后的函数。
import time
def timefun(fun):
def call_fun():
start = time.time()
fun()
print("cost %fms" % (time.time() - start))
return call_fun
@timefun
def foo():
print("foo")
foo()
上面代码理解装饰器执行行为可理解成
foo = timefun(foo)
# foo先作为参数赋值给fun后,foo接收指向timefun返回的call_fun
foo()
# 调用foo(),即等价调用call_fun()
# 内部函数call_fun引用,所以外部函数的fun变量(自由变量)并没有释放
# fun里保存的是原foo函数对象
import time
def timefun(fun):
def call_fun(a, b):
start = time.time()
fun(a, b)
print("cost %fms" % (time.time() - start))
return call_fun
@timefun
def foo(a, b):
print(a + b)
foo(1, 2)
import time
def timefun(fun):
def call_fun(*args, **kwargs):
start = time.time()
fun(*args, **kwargs)
print("cost %fms" % (time.time() - start))
return call_fun
@timefun
def foo(a, b, c, name="zhangsan"):
print(a + b + c)
print("name=%s" % name)
foo(1, 2, 3)
foo(3, 4, 5, name="lisi")
import time
def timefun(fun):
def call_fun():
start = time.time()
ret = fun()
print("cost %fms" % (time.time() - start))
return ret
return call_fun
@timefun
def foo():
return "6666"
ret = foo()
print(ret)
import time
def timefun(fun):
def call_fun():
print("--计算花费的时间--")
start = time.time()
fun()
print("cost %fms" % (time.time() - start))
return call_fun
def add_privilege(fun):
def call_fun():
print("--进行权限验证--")
fun()
return call_fun
@timefun
@add_privilege
def foo():
print("foo")
foo()
运行结果:
--计算花费的时间--
--进行权限验证--
foo
cost 0.000032ms
装饰器函数其实是这样一个接口约束,它必须接受一个callable对象作为参数,然后返回一个callable对象。在Python中一般callable对象都是函数,但也有例外。只要某个对象重写了 __call__()
方法,那么这个对象就是callable的。
class Test():
def __call__(self):
print('call me!')
t = Test()
t() # call me
类装饰器demo
class Test(object):
def __init__(self, fun):
self.fun = fun
def __call__(self):
print("--call--")
self.fun()
@Test
def foo():
print("--foo--")
foo()
#decorator2.py
from time import ctime, sleep
def timefun_arg(pre="hello"):
def timefun(func):
def wrapped_func():
print("%s called at %s %s" % (func.__name__, ctime(), pre))
return func()
return wrapped_func
return timefun
# 下面的装饰过程
# 1. 调用timefun_arg("itcast")
# 2. 将步骤1得到的返回值,即time_fun返回, 然后time_fun(foo)
# 3. 将time_fun(foo)的结果返回,即wrapped_func
# 4. 让foo = wrapped_fun,即foo现在指向wrapped_func
@timefun_arg("itcast")
def foo():
print("I am foo")
@timefun_arg("python")
def too():
print("I am too")
foo()
sleep(2)
foo()
too()
sleep(2)
too()
可以理解为
foo()==timefun_arg("itcast")(foo)()
标签:0.00 UNC 业务 就是 有关 call 装饰器 解释器 too
原文地址:https://www.cnblogs.com/zhangfengxian/p/10211685.html