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Python的装饰器用法学习笔记

作者：cangmean

这篇文章主要介绍了Python的装饰器用法学习笔记,装饰器的使用是Python编程中的高级技巧,需要的朋友可以参考下

在python中常看到在定义函数是使用@func. 这就是装饰器, 装饰器是把一个函数作为参数的函数,常常用于扩展已有函数,即不改变当前函数状态下增加功能.

def run():
  print "I'm run."

我有这么一个函数, 我想知道这个函数什么时候开始什么时候结束. 我应该这么写

def run():
  print time.ctime()
  print "I'm run."
  print time.ctime()

但是如果不允许修改函数的话就需要装饰器了

def count(func):
  def wrapper():
    print time.ctime()
    ret = func()
    print time.ctime()
    return ret
  return wrapper

@count
def run():
  print "I'm run."

      # print '2015-4-10'

eg：

def now():
  print '2015-4-10'
f = now
f()

 

函数有一个__name__ 对象 可通过 dir(func) func为定义的函数名

now.__name__    # print 'now'
f.__name__     # print 'now'

print f       # print '<function now at 0x000000000213A908>'
print now      # print '<function now at 0x000000000213A908>'

我们通过装饰器打印log日志

def log(func):
  def wrapper(*args, **kwargs):
    print "call %s()" % func.__name__
    return func(*args, **kwargs)
  return wrapper

@log
def now():
  print '2015-4-10'

now()        # print 'call now()'

其实装饰器修饰函数相当于, now = log(now) 也就是装饰器函数把被修饰的函数当参数后赋给同名的变量

functools.wraps 函数

当我们使用了装饰器后now的__name__值发生了改变

# 没有使用前
now.__name__    # print 'now'
# 使用后
now.__name__    # print 'wrapper'

当我们使用装饰器前,now.__name__使用的是当前now函数,但使用后 now这个函数其实是 log(now) 也就是log函数的返回值也就是被包裹的wrapper. 解决方法是functools.wraps函数.

装饰闭包, 使用前得调用 import functools

def log(func):
  @functools.wraps(func)
  def wrapper(*args, **kwargs):
    ...

带参数的装饰器

如果decorator需要传入参数, 那就需要在写一个返回decorator的高阶函数. 写出来更复杂.

def login(level):
  def _deco(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
      if level >= 5:
        print '用户 VIP 等级 %d' % int(level-5)
      else:
        print '用户 屌丝 等级 %d' % abs(level-5)
      return func(*args, **kwargs)
    return wrapper
  return _deco

@login(5)
def user(username):
  print 'welcome, %s' % username

# 用户vip 等级0
# welcome, mink
user('mink')

带参数的decorator等于func = 装饰器函数(装饰器参数)(func)

装饰器类

通过类的__call__可以想使用函数一样使用类

class A(object):
  def __init__(self, func):
    self.func = func

  def __call__(self):
    return self.func() ** 2

@A
def foo():
  return 10

print foo()   # print 100

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