Python Decorator装饰器的创建方法及常用场景分析
作者：什么都干的派森
这篇文章主要介绍了Python Decorator装饰器的创建方法及常用场景,装饰器可以分成方法装饰器和类装饰器，他们的区别是一个是用函数实现的装饰器，一个是用类实现的装饰器，他们也都能在方法和类上进行装饰，需要的朋友可以参考下
前言
1.装饰器本质是一个语法糖，是对被装饰方法或类进行的功能扩充，是一种面向切面的实现方法
2.装饰器可以分成方法装饰器和类装饰器，他们的区别是一个是用函数实现的装饰器，一个是用类实现的装饰器，他们也都能在方法和类上进行装饰
3.类装饰器看起来结构更加清晰，因此下面的代码实现的装饰器全是类装饰器
一、创建方式
1.创建“装饰方法”的类装饰器
from functools import wraps
# 装饰器类
class MyDecorator(object):
def __init__(self, plusNum):
self.plusNum = plusNum # 装饰器入参
def __call__(self, func):
@wraps(func) # @wraps保证装饰器不改变被装饰方法的原有函数结构
def wrapped_function(*args, **kwargs):
# 调用被装饰方法前执行一些操作 ---------------
# 如果不加@wraps，此处打印结果将是
funcName = func.__name__
print("funcName: {}".format(funcName))
# ---------------------------------------
# 修改被装饰方法的入参 --
num1 = args[0] + 2
num2 = args[1] + 3
args = (num1, num2)
# -------------------
# 执行被装饰方法 -------------
res = func(*args, **kwargs)
# -------------------------
# 调用被装饰方法后执行一些操作 -------------
print("do something after the func...")
# -------------------------------------
# 修改被装饰方法的出参 --
res += self.plusNum
# -------------------
# 返回被装饰方法的参数
return res
# 返回装饰器方法
return wrapped_function
# 被装饰的方法
@MyDecorator(3)
def add(num1, num2):
return num1+num2
if __name__ == '__main__':
# 整体执行流程：
# 1. 打印 add 方法名
# 2. 修改被装饰方法入参
# 3. 执行被装饰方法
# 4. 调用被装饰方法后执行一些操作
# 5. 修改被装饰方法的出参
# 6. 打印结果
print(add(5, 3))
# funcName: add
# do something after the func...
# 16
2.创建“装饰类中方法”的类装饰器
from functools import wraps
# 装饰器类
class MyDecorator(object):
def __init__(self, plusNum):
self.plusNum = plusNum # 装饰器入参
def __call__(self, func):
@wraps(func) # @wraps保证装饰器不改变被装饰方法的原有函数结构
def wrapped_function(*args, **kwargs):
# 此处与直接装饰方法相同
# 调用被装饰方法前执行一些操作 ---------------
# 如果不加@wraps，此处打印结果将是
funcName = func.__name__
print("funcName: {}".format(funcName))
# ---------------------------------------
# 此处需要注意，如果需要修改入参的值，那么传参的索引是从1开始而不是从0开始，因为第一个入参的值是实例本身self
# 修改被装饰方法的入参 --
num1 = args[1] + 2
num2 = args[2] + 3
args = (args[0], num1, num2)
# -------------------
# 此处与直接装饰方法相同
# 执行被装饰方法 -------------
res = func(*args, **kwargs)
# -------------------------
# 此处与直接装饰方法相同
# 调用被装饰方法后执行一些操作 -------------
print("do something after the func...")
# -------------------------------------
# 此处与直接装饰方法相同
# 修改被装饰方法的出参 --
res += self.plusNum
# -------------------
# 返回被装饰方法的参数
return res
# 返回装饰器方法
return wrapped_function
class Operation(object):
# 被装饰的类方法
@MyDecorator(3)
def add(self, num1, num2):
return num1+num2
if __name__ == '__main__':
op = Operation()
print(op.add(3, 5))
# funcName: add
# do something after the func...
# 16
3.创建“装饰类”的类装饰器
from functools import wraps
# 装饰器类
class MyDecorator(object):
def __init__(self, plusNum):
self.plusNum = plusNum # 装饰器入参
def __call__(self, Cls):
@wraps(Cls) # @wraps保证装饰器不改变被装饰类的原有结构
def wrapped_function(*args, **kwargs):
# 调用被装饰类前执行一些操作 ---------------
# 如果不加@wraps，此处打印结果将是
clsName = Cls.__name__
print("clsName: {}".format(clsName))
# ---------------------------------------
# 修改被装饰类的入参 ---
num1 = args[0] + 2
num2 = args[1] + 3
args = (num1, num2)
# -------------------
# 初始化被装饰类 -------------
cls = Cls(*args, **kwargs)
# -------------------------
# 初始化后执行一些操作 --------------------
print("do something after the func...")
# -------------------------------------
# 给类实例增加增加属性和方法 ---------------------
cls.mul = 3 # 增加属性
cls.plusNumber = self.plusNumber # 增加方法
# -------------------------------------------
# 返回实例
return cls
# 返回装饰器方法
return wrapped_function
def plusNumber(self, num):
return num + self.plusNum
# 被装饰的类
@MyDecorator(3)
class Operation(object):
def __init__(self, num1, num2):
self.num1 = num1
self.num2 = num2
def add(self):
num3 = self.num1 + self.num2
num4 = self.plusNumber(num3*self.mul) # 使用装饰器插入的属性和方法
return num4
if __name__ == '__main__':
# 整体执行流程：
# 1. 打印 Operation 类名
# 2. 修改类的初始化参数
# 3. 初始化类
# 4. 初始化完成后执行一些方法
# 5. 给初始化的实例新增 mul 属性和 plusNumber 方法
# 6. 实例执行 add 函数并调用新增的装饰函数和装饰属性
# 7. 输出结果
op = Operation(3, 5)
print(op.add())
# clsName: Operation
# do something after the func...
# 42
二、常用场景
1.记录日志
# todo
2.性能测试
# todo
3.循环执行
# todo
4.拦截器
# todo
5.数据预处理（数据清洗）
# todo
6.功能植入
# todo
到此这篇关于Python Decorator装饰器的创建方法及常用场景的文章就介绍到这了,更多相关Python Decorator装饰器内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！