详解Python函数式编程之装饰器
作者：爱吃糖的范同学
这篇文章主要为大家详细介绍了Python函数式编程之装饰器，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下，希望能够给你带来帮助
一、装饰器的本质：
装饰器（decorator）本质是函数闭包（function closure）的语法糖（Syntactic sugar）
函数闭包（function closure）：
函数闭包是函数式语言（函数是一等公民，可作为变量使用）中的术语。函数闭包：一个函数，其参数和返回值都是函数，用于增强函数功能，面向切面编程（AOP）
import time
# 控制台打印100以内的奇数：
def print_odd():
for i in range(100):
if i % 2 == 1:
print(i)
# 函数闭包：用于增强函数func：给函数func增加统计时间的功能：
def count_time_wrapper(func):
def improved_func():
start_time = time.time()
func()
end_time = time.time()
print(f"It takes {end_time - start_time} S to find all the odds in range !!!")
return improved_func
if __name__ == '__main__':
# 调用count_time_wrapper增强函数
print_odd = count_time_wrapper(print_odd)
print_odd()闭包本质上是一个函数，闭包函数的传入参数和返回值都是函数，闭包函数得到返回值函数是对传入函数增强后的结果。
日志装饰器：
def log_wrapper(func):
"""
闭包,用于增强函数func: 给func增加日志功能
"""
def improved_func():
start_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())) # 起始时间
func() # 执行函数
end_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())) # 结束时间
print("Logging: func:{} runs from {} to {}".format(func.__name__, start_time, end_time))
return improved_func二、装饰器使用方法：
通过装饰器进行函数增强，只是一种语法糖，本质上跟上个程序（使用函数闭包）完全一致。
import time
# 函数闭包：用于增强函数func：给函数func增加统计时间的功能：
def count_time_wrapper(func):
def improved_func():
start_time = time.time()
func()
end_time = time.time()
print(f"It takes {end_time - start_time} S to find all the odds in range !!!")
return improved_func
# 控制台打印100以内的奇数：
@count_time_wrapper # 添加装饰器
def print_odd():
for i in range(100):
if i % 2 == 1:
print(i)
if __name__ == '__main__':
# 使用 @装饰器（增强函数名） 给当前函数添加装饰器，等价于执行了下面这条语句：
# print_odd = count_time_wrapper(print_odd)
print_odd()装饰器在第一次调用被装饰函数时进行增强，只增强一次，下次调用仍然是调用增强后的函数，不会重复执行增强！
保留函数参数和返回值的函数闭包：
- 之前所写的函数闭包，在增强主要功能函数时，没有保留原主要功能函数的参数列表和返回值。
- 一个保留参数列表和返回值的函数闭包写法：
def general_wrapper(func):
def improved_func(*args, **kwargs):
# 增强函数功能：
ret = func(*args, **kwargs)
# 增强函数功能：
return ret
return improved_func优化装饰器（参数传递、设置返回值）：
import time
# 函数闭包：用于增强函数func：给函数func增加统计时间的功能：
def count_time_wrapper(func):
# 增强函数：
def improved_func(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"It takes {end_time - start_time} S to find all the odds in range !!!")
# 原函数返回值
return result
return improved_func
# 计算0-lim奇数之和：
@count_time_wrapper
def count_odds(lim):
cnt = 0
for i in range(lim):
if i % 2 == 1:
cnt = cnt + i
return cnt
if __name__ == '__main__':
result = count_odds(10000000)
print(f"计算结果为{result}!")三、多个装饰器的执行顺序：
# 装饰器1：
def wrapper1(func1):
print("set func1") # 在wrapper1装饰函数时输出
def improved_func1(*args, **kwargs):
print("call func1") # 在wrapper1装饰过的函数被调用时输出
func1(*args, **kwargs)
return None
return improved_func1
# 装饰器2：
def wrapper2(func2):
print("set func2") # 在wrapper2装饰函数时输出
def improved_func2(*args, **kwargs):
print("call func1") # 在wrapper2装饰过的函数被调用时输出
func2(*args, **kwargs)
return None
return improved_func2
@wrapper1
@wrapper2
def original_func():
pass
if __name__ == '__main__':
original_func()
print("------------")
original_func()
这里得到的执行结果是，wrapper2装饰器先执行，原因是因为：程序从上往下执行，当运行到：
@wrapper1
@wrapper2
def original_func():
pass这段代码时，使用函数闭包的方式解析为：
original_func = wrapper1(wrapper2(original_func))
所以先进行wrapper2装饰，然后再对被wrapper2装饰完成的增强函数再由wrapper1进行装饰，返回最终的增强函数。
四、创建带参数的装饰器：
装饰器允许传入参数，一个携带了参数的装饰器将有三层函数，如下所示：
import functools
def log_with_param(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('call %s():' % func.__name__)
print('args = {}'.format(*args))
print('log_param = {}'.format(text))
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@log_with_param("param!!!")
def test_with_param(p):
print(test_with_param.__name__)
if __name__ == '__main__':
test_with_param("test")将其 @语法 去除，恢复函数调用的形式：
# 传入装饰器的参数，并接收返回的decorator函数
decorator = log_with_param("param!!!")
# 传入test_with_param函数
wrapper = decorator(test_with_param)
# 调用装饰器函数
wrapper("I'm a param")总结
本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容!