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这是在Python学习小组上介绍的内容，现学现卖、多练习是好的学习方式。
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 funcdef 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@decodef 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@decodef 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@decodef myfunc(a, b): print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b)) return a + bmyfunc(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@decodef myfunc(a, b): print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b)) return a+b@decodef myfunc2(a, b, c): print(" myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c)) return a+b+cmyfunc(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 + bif __name__=="__main__": a = example() a.myfunc() print(a.myfunc()) print(a.myfunc2(1, 2)) print(a.myfunc2(3, 4)) |
下面是参考资料，当初有不少地方没看明白，真正练习后才明白些：
1. Python装饰器学习 http://blog.csdn.net/thy38/article/details/4471421
2. Python装饰器与面向切面编程 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html
3. Python装饰器的理解 http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17572338
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原文地址：http://www.cnblogs.com/edwardsun/p/4377191.html
