python 装饰器的基本使用
changhao 人气:0知识点
- 简单的装饰器
- 带有参数的装饰器
- 带有自定义参数的装饰器
- 类装饰器
- 装饰器嵌套
- @functools.wrap装饰器使用
基础使用
简单的装饰器
def my_decorator(func): def wrapper(): print('wrapper of decorator') func() return wrapper() def test(): print('test done.') test = my_decorator(test) test 输出: wrapper of decorator test done.
这段代码中,变量test指向了内部函数wrapper(), 而内部函数wrapper()中又会调用原函数test(),因此最后调用test()时,就会打印'wrapper of decorator' 然后输出 'test done.'
这里的函数my_decorator()就是一个装饰器,它把真正需要执行的函数test()包裹在其中,并且改变了它的行为,但是原函数test()不变。
上述代码在Python中更简单、更优雅的表示:
def my_decorator(func): def wrapper(): print('wrapper of decorator') func() return wrapper() @my_decorator def test(): print('test done.') test
这里的@, 我们称为语法糖,@my_decorator就相当于前面的test=my_decorator(test)语句
如果程序中又其他函数需要类似装饰,只需要加上@decorator就可以,提高函数的重复利用和程序可读性
带有参数的装饰器
def args_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print('wrapper of decorator') func(*args, **kwargs) return wrapper @args_decorator def identity(name, message): print('identity done.') print(name, message) identity('changhao', 'hello') 输出: wrapper of decorator identity done. changhao hello
通常情况下,会把args和*kwargs,作为装饰器内部函数wrapper()的参数。 表示接受任意数量和类型的参数
带有自定义参数的装饰器
定义一个参数,表示装饰器内部函数被执行的次数,可以写成这个形式:
def repeat(num): def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): for i in range(num): func(*args, **kwargs) return wrapper return my_decorator @repeat(3) def showname(message): print(message) showname('changhao') 输出: changhao changhao changhao
类装饰器
类也可以作装饰器,类装饰器主要依赖于函数 __call__每当调用一个示例时,函数__call__()就会被执行一次。
class Count: def __init__(self, func): self.func = func self.num_calls = 0 def __call__(self, *args, **kwargs): self.num_calls += 1 print('num of calls is: {}'.format(self.num_calls)) return self.func(*args, **kwargs) @Count def example(): print('example done.') example() example() 输出: num of calls is: 1 example done. num of calls is: 2 example done.
这里定义了类Count,初始化时传入原函数func(),而__call__()函数表示让变量num_calls自增1,然后打印,并且调用原函数。因此我们第一次调用函数example()时,num_calls的值是1,而第一次调用时,值变成了2。
装饰器的嵌套
import functools def my_decorator1(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('execute decorator1') func(*args, **kwargs) return wrapper def my_decorator2(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('execute decorator2') func(*args, **kwargs) return wrapper @my_decorator1 @my_decorator2 def test2(message): print(message) test2('changhao') 输出: execute decorator1 execute decorator2 changhao
类装饰器
类也可以作装饰器,类装饰器主要依赖于函数 __call__每当调用一个示例时,函数__call__()就会被执行一次。
class Count: def __init__(self, func): self.func = func self.num_calls = 0 def __call__(self, *args, **kwargs): self.num_calls += 1 print('num of calls is: {}'.format(self.num_calls)) return self.func(*args, **kwargs) @Count def example(): print('example done.') example() example() 输出: num of calls is: 1 example done. num of calls is: 2 example done.
这里定义了类Count,初始化时传入原函数func(),而__call__()函数表示让变量num_calls自增1,然后打印,并且调用原函数。因此我们第一次调用函数example()时,num_calls的值是1,而第一次调用时,值变成了2。
装饰器的嵌套
import functools def my_decorator1(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('execute decorator1') func(*args, **kwargs) return wrapper def my_decorator2(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('execute decorator2') func(*args, **kwargs) return wrapper @my_decorator1 @my_decorator2 def test2(message): print(message) test2('changhao') 输出: execute decorator1 execute decorator2 changhao
@functools.wrap装饰器使用
import functools def my_decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('wrapper of decorator') func(*args, **kwargs) return wrapper @my_decorator def test3(message): print(message) test3.__name__ 输出 test3
通常使用内置的装饰器@functools.wrap,他会保留原函数的元信息(也就是将原函数的元信息,拷贝到对应的装饰器里)
装饰器用法实例
身份认证
import functools def authenticate(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): request = args[0] if check_user_logged_in(request): return func(*args, **kwargs) else: raise Exception('Authentication failed') return wrapper @authenticate def post_comment(request): pass
这段代码中,定义了装饰器authenticate;而函数post_comment(),则表示发表用户对某篇文章的评论。每次调用这个函数前,都会检查用户是否处于登录状态,如果是登录状态,则允许这项操作;如果没有登录,则不允许。
日志记录
import time import functools def log_execution_time(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): start = time.perf_counter() res = func(*args, **kwargs) end = time.perf_counter() print('{} took {} ms'.format(func.__name__, (end - start) * 1000)) return wrapper @log_execution_time def calculate_similarity(times): pass
这里装饰器log_execution_time记录某个函数的运行时间,并返回其执行结果。如果你想计算任何函数的执行时间,在这个函数上方加上@log_execution_time即可。
总结
所谓装饰器,其实就是通过装饰器函数,来修改原函数的一些功能,使得原函数不需要修改。
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