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python必学知识之装饰器详解

作者:生有涯,知无涯

这篇文章主要介绍了python必学知识之装饰器详解,python的三大器指的是:装饰器、迭代器、生成器,下面就装饰器整理一下从各种资源收获的对装饰器的理解,需要的朋友可以参考下

1.函数引用的概念

理解装饰器之前先要理解函数引用的概念

def func():
	print("hello world!")
# 调用函数
func()
# 引用函数
ret = func
print(id(ret))
print(id(func))
# 通过引用调用函数
ret()

运行结果ret和func的id相同,python里一切皆对象,函数名也是一个对象,ret是func函数的引用,它也指向func函数。或者是函数名仅仅是个变量,只不过指向了定义的函数而已,所以才能通过 函数名() 调用

2.理解闭包的概念

理解:先定义一个函数,然后在该函数内部再定义一个函数,并且这个函数用到了外边函数的变量,那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包

# 定义一个函数
def func(num1):
	 # 在函数内部再定义一个函数,并且这个函数用到了外边函数的变量,那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包
	def wrapper(num2):
		# 在python3中,如果要修改外部函数的变量,需要加一条申明: nonlocal 外部变量名
		# nonlocal num1
		# num += 1
		print("%s * %s 的积是%s" % (num1, num2, num1 * num2))
		return num1 * num2
	# 其实这里返回的就是闭包的结果,即返回内层函数的引用
	return wrapper
# 给func函数赋值,这个20就是给参数num1
ret = func(20)    # 等价于ret = wrapper
# 注意这里的100其实给参数num2
print(ret(100))    # 等同于 print(wrapper(100))

运行结果将会显示 20 * 100 的积是2000 注意点: 由于闭包引用了外部函数的局部变量,则外部函数的局部变量没有及时释放,消耗内存

3.装饰器

装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能,用好了装饰器,开发效率如虎添翼,所以这也是Python面试中必问的问题。 假设下以下场景:

1.公司原本开发了一套软件,各个部门一起合作开发,目前公司有条不紊的进行着,但是,以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题,即需要增加以下功能:在所有功能执行前,先进行权限验证。

2.老大把工作交给 Low B,他是这么做的: 跟每个业务部门交涉,每个业务部门自己写代码,调用基础平台的功能之前先验证。这样一来基础平台就不需要做任何修改了。

太棒了,有充足的时间泡妹子… 当天Low B 被开除了…

3.老大把工作交给 Low BB,他是这么做的:

############### 基础平台提供的功能如下 ############### 
def f1():
    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    print('f1')
def f2():
    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    print('f2')
def f3():
    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    print('f3')
def f4():
    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    print('f4')
############### 业务部门不变 ############### 
### 业务部门A 调用基础平台提供的功能### 
f1()
f2()
f3()
f4()
### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ### 
f1()
f2()
f3()
f4()
过了一周 Low BB 被开除了…

4.老大把工作交给 Low BBB,他是这么做的: 只对基础平台的代码进行重构,其他业务部门无需做任何修改

############### 基础平台提供的功能如下 ############### 
def check_login():
    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    pass
def f1():
    check_login()
    print('f1')
def f2():
    check_login()
    print('f2')
def f3():
    check_login()
    print('f3')
def f4():
    check_login()
    print('f4')

老大看了下Low BBB 的实现,嘴角漏出了一丝的欣慰的笑,语重心长的跟Low BBB聊了个天:

5.老大说: 写代码要遵循开放封闭原则,虽然在这个原则是用的面向对象开发,但是也适用于函数式编程,简单来说,它规定已经实现的功能代码不允许被修改,但可以被扩展,即:

如果将开放封闭原则应用在上述需求中,那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码,老板就给了Low BBB一个实现方案:

def w1(func):
    def inner():
        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        func()
    return inner
@w1
def f1():
    print('f1')
@w1
def f2():
    print('f2')
@w1
def f3():
    print('f3')
@w1
def f4():
    print('f4')

对于上述代码,也是仅仅对基础平台的代码进行修改,就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作,并且其他业务部门无需做任何操作。

4.详解装饰器

4.1 装饰器执行流程

在这里插入图片描述

4.2 带多个参数的装饰器

例如记录某个函数的执行时间

import time
def timer(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        start = time.time()
        re = func(*args,**kwargs)
        print(time.time() - start)
        return re
    return inner
@timer   #==> func2 = timer(func2)
def func2(a):
    print('in func2 and get a:%s'%(a))
    return 'fun2 over'
func2('aaaaaa')
print(func2('aaaaaa'))

4.3 给装饰器带参数

def outer(flag):
    def timer(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            if flag:
                print('''执行函数之前要做的''')
            re = func(*args,**kwargs)
            if flag:
                print('''执行函数之后要做的''')
            return re
        return inner
    return timer
# 下面的装饰过程
# 1. 调用outer(False)
# 2. 将步骤1得到的返回值,即timer返回, 然后timer(func),这里的func指向定义的func函数
# 3. 将timer(func)的结果返回,即inner
# 4. 让func = inner,即func现在指向inner
@outer(False)    
def func():   
    print(111)
func()

调用时候的func()可以理解为:func() ====> outer(Flase)(func)()

4.4装饰器的功能:

在不修改原函数及其调用方式的情况下对原函数功能进行扩展。

4.5.装饰器应用场景:

(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)权限校验等场景

(6)缓存

4.6 functools的应用

正常我们情况下查看函数的一些信息的方法在此处都会失效

def outer(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        """hello world"""
        return func(*args,**kwargs)
    return inner
@outer
def index():
    '''你好,世界'''
    print('hello world!')
print("函数注释:%s" % index.__doc__)    #查看函数注释的方法
print("函数名:%s" % index.__name__)   #查看函数名的方法

上述代码返回的结果是:

在这里插入图片描述

很显然,这不是我们需要的结果。我们希望得到的是被装饰的函数的函数名和注释。

functools的wraps能够将原有的函数名返回,需要使用functools.wraps在装饰器中的函数上把传进来的这个函数进行一个包裹,这样就不会丢失原来的函数的__name__等属性.

from functools import wraps
def outer(func):
    @wraps(func)
    def inner(*args,**kwargs):
        """hello world"""
        return func(*args,**kwargs)
    return inner
@outer
def index():
    '''你好,世界'''
    print('hello world!')
print("函数注释:%s" % index.__doc__)    #查看函数注释的方法
print("函数名:%s" % index.__name__)   #查看函数名的方法

运行结果为:

在这里插入图片描述

5.类装饰器

class Test(object):
    def __init__(self, func):
        print("---初始化---")
        print("func name is %s"%func.__name__)
        self.__func = func
    def __call__(self):
        print("---装饰器中的功能---")
        self.__func()
#说明:
#1. 当用Test来装作装饰器对test函数进行装饰的时候,首先会创建Test的实例对象
#   并且会把test这个函数名当做参数传递到__init__方法中
#   即在__init__方法中的属性__func指向了test指向的函数
#
#2. test指向了用Test创建出来的实例对象
#
#3. 当在使用test()进行调用时,就相当于让这个对象(),因此会调用这个对象的__call__方法
#
#4. 为了能够在__call__方法中调用原来test指向的函数体,所以在__init__方法中就需要一个实例属性来保存这个函数体的引用
#   所以才有了self.__func = func这句代码,从而在调用__call__方法中能够调用到test之前的函数体
@Test
def test():
    print("----test---")
test()
showpy()#如果把这句话注释,重新运行程序,依然会看到"--初始化--"

运行结果如下:

---初始化---
func name is test
---装饰器中的功能---
----test---

到此这篇关于python必学知识之装饰器详解的文章就介绍到这了,更多相关python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!

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