python如何使用装饰器
python如何使用装饰器?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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1、装饰器的理解
装饰器是将一个函数镶嵌在另一个函数中进行重复使用的目的,不改变其结构,增加函数的使用方式,但是不用写过多冗余的代码;
装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。
通常用到的功能:1.引入日志;2.函数执行时间统计;3.执行函数前预备处理;4.执行函数后清理功能;5.权限校验;6.缓存
2、实现原理与通用写法
咱们可以从一个简单的记录函数运行时间的简单装饰器,举一反三,推导出一个通用的装饰器写法
import time def timer(func): ''' 记录方法运行时间的装饰器 :param func: 方法 :return:函数对象 ''' def deco(*args, **kwargs): startTime = time.time() f = func(*args, **kwargs) endTime = time.time() msecs = (endTime - startTime) * 1000 print("time is %d ms" % msecs) return f # 如果 func 有返回值得话,需要在此return回去,否则,默认返回值为 None,一般默认都返回 return deco @timer def test(parameter): print("test is running!") time.sleep(1) return "Returned value" # 该函数有返回值,所以需要在 装饰器中的 deco 方法中 写返回值 t = test('aa') print(t)
这是一个很简单的通用的记录时间的装饰器,从而推导出一个通用的装饰器写法:
def func_name(func): # 自定义装饰器函数名 def deco(*args, **kwargs): # 将所有参数原封不动的进行传递 print("在这个分割线之上写函数运行前的操作") # -----------分割线----------- f = func(*args, **kwargs) # -----------分割线----------- print("在这个分割线之后,return之前,写函数运行后的操作") return f # 如果 func 有返回值得话,需要在此return回去,否则,默认返回值为 None,一般默认都返回 return deco @func_name def test(parameter): # 8 print("test is running!") time.sleep(1) return "Returned value" # 该函数有返回值,所以需要在 装饰器中的 deco 方法中 写返回值 t = test('aa') print(t)
ok 装饰器到此可以完事了,一般情况下都能满足需求了,网上看那么多原理,有点儿浪费时间,我偏向实操型,实在不喜欢啰嗦那么多,就是干。
当然在开发过程中, 我们可能会遇到一些特殊情况,比如参数问题
1、给装饰器函数代参数(通用)
2、将执行函数的参数拆分计算等(比如:1000w的数据,拆分成100份执行等)(定制)
那就按顺序来
1、写一个代参数的装饰器
def logging(level): def wrapper(func): def inner_wrapper(*args, **kwargs): print("[{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__)) return func(*args, **kwargs) return inner_wrapper return wrapper @logging(level='INFO') def say(something): print("say {}!".format(something)) # 如果没有使用@语法,等同于 # say = logging(level='INFO')(say) @logging(level='DEBUG') def do(something): print("do {}...".format(something)) if __name__ == '__main__': say('hello') do("my work")
发现:就是在上面的通用的模板上又套了一层!!!,然后拿到里面的参数即可! so easy!!!
2、写一个参数拆分的装饰器,这个就稍微有点定制型了,不能像上面的一样通用了,举个 栗子:
def func_name(func): # 自定义装饰器函数名 def deco(*args, **kwargs): # 将所有参数原封不动的进行传递 print(args[0]) f_list = [] for i in range(0,args[0],100000): print(i) f_list.append(func(i)) # f_list # 这儿应该按照既定规则,继续对这个结果进行拼接,如果是写文件、入库等操作,可以不用return return f_list # 这儿如果有返回值得话,应该是 return deco @func_name def test(parameter): # 8 print("test is running!") time.sleep(1) return "Returned value" # 该函数有返回值,所以需要在 装饰器中的 deco 方法中 写返回值 t = test(1000000) print(t)
可以看出来,这个的定制性稍微高点,不通用,但是我们实现了我们的需求,所以,我们最应该理解并学会的是怎么用!!!
可以看出来,这个的定制性稍微高点,不通用,但是我们实现了我们的需求,所以,我们最应该理解并学会的是怎么用!!!
下面在介绍一下基于类实现的装饰器,那问题来了,我是实战派,我并没有用类装饰器的需求,所以,当个大盗吧,以后用到了不至于瞎找了!!!
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。只要某个对象重载了__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
像__call__这样前后都带下划线的方法在Python中被称为内置方法,有时候也被称为魔法方法。重载这些魔法方法一般会改变对象的内部行为。上面这个例子就让一个类对象拥有了被调用的行为。
回到装饰器上的概念上来,装饰器要求接受一个callable对象,并返回一个callable对象(不太严谨,详见后文)。
那么用类来实现也是也可以的。我们可以让类的构造函数__init__()接受一个函数,然后重载__call__()并返回一个函数,也可以达到装饰器函数的效果。
class logging(object): def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): print "[DEBUG]: enter function {func}()".format( func=self.func.__name__) return self.func(*args, **kwargs) @logging def say(something): print "say {}!".format(something)
带参数的类装饰器
如果需要通过类形式实现带参数的装饰器,那么会比前面的例子稍微复杂一点。那么在构造函数里接受的就不是一个函数,而是传入的参数。通过类把这些参数保存起来。
然后在重载__call__方法是就需要接受一个函数并返回一个函数。
class logging(object): def __init__(self, level='INFO'): self.level = level def __call__(self, func): # 接受函数 def wrapper(*args, **kwargs): print "[{level}]: enter function {func}()".format( level=self.level, func=func.__name__) func(*args, **kwargs) return wrapper #返回函数 @logging(level='INFO') def say(something): print "say {}!".format(something)
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