Python全栈开发

时间:2022-01-03 16:33:59

Python全栈开发

一文让你彻底明白Python装饰器原理,从此面试工作再也不怕了。

一、装饰器

  装饰器可以使函数执行前和执行后分别执行其他的附加功能,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator),装饰器的功能非常强大,但是理解起来有些困难,因此我尽量用最简单的例子一步步的说明这个原理。

1、不带参数的装饰器

  假设我定义了一个函数f,想要在不改变原来函数定义的情况下,在函数运行前打印出start,函数运行后打印出end,要实现这样一个功能该怎么实现?看下面如何用一个简单的装饰器来实现:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
# 使用@语法放在函数的定义上面 相当于执行 f=outer(f),此时f赋值成为了一个新的outer函数,
# 此时f函数就指向了outer函数的返回值inner,inner是一个函数名,定义在oute函数里面
# 原来的f是函数名可简单理解为一个变量,作为outer函数的参数传递进去了 此时参数func相当于f
def outer(func):                    # 定义一个outer函数作为装饰器
    def inner():            # 如果执行inner()函数的话步骤如下:
        print('start')              # 1、首先打印了字符‘start’,
        r=func()                    # 2、执行func函数,func函数相当于def f(): print('中')
        print('end')                # 3、接着函数打印‘end’
        return r                    # 4、将func函数的结果返回
    return inner
 
@outer
def f():              # f=outer(f)=innner
    print('中')
 
f()                   # f()相当于inner(),执行inner函数的步骤看上面定义处的注释<br>#打印结果顺序为   start 中 end

2、包含任意参数的装饰器

  在实际中,我们的装饰器可能应用到不同的函数中去,这些函数的参数都不一样,那么我们怎么实现一个对任意参数都能实现功能的装饰器?还记得我写函数那篇博客中,就写一种可以接受任意参数的函数,下面来看看如何将其应用到装饰器中去  

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
#其实只要将上面一种不带参数的装饰器修改一下就可以了
#修改也很简单,只需将inner和func的参数改为 (*args,**kwargs)
#其他实现的过程和上面一种一样,就不再介绍了
def outer(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        print('start')
        r=func(*args,**kwargs)    # 这里func(*args,**kwargs)相当于f(a,b)
        print('end')
        return r
    return inner
 
@outer
def f(a,b):
    print(a+b)
f(1,4)                    # f(1,4)相当于inner(1,4) 这里打印的结果为 start 5 end

3、使用两个装饰器

  当一个装饰器不够用的话,我们就可以用两个装饰器,当然理解起来也就更复杂了,当使用两个装饰器的话,首先将函数与内层装饰器结合然后在与外层装饰器相结合,要理解使用@语法的时候到底执行了什么,是理解装饰器的关键。这里还是用最简单的例子来进行说明。  

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
def outer2(func2):
    def inner2(*args,**kwargs):
        print('开始')
        r=func2(*args,**kwargs)
        print('结束')
        return r
    return inner2
 
def outer1(func1):
    def inner1(*args,**kwargs):
        print('start')
        r=func1(*args,**kwargs)
        print('end')
        return r
    return inner1
 
@outer2                                # 这里相当于执行了 f=outer1(f)  f=outer2(f),步骤如下
@outer1                                #1、f=outer1(f) f被重新赋值为outer1(1)的返回值inner1,
def f():                               #    此时func1为 f():print('f 函数')
    print('f 函数')                     #2、f=outer2(f) 类似f=outer2(inner1) f被重新赋值为outer2的返回值inner2
                                       #    此时func2 为inner1函数 inner1里面func1函数为原来的 f():print('f 函数')
                                                                          
f()                                    # 相当于执行 outer2(inner1)()
>>开始                                  # 在outer函数里面执行,首先打印 ‘开始 ’
>>start                                # 执行func2 即执行inner1函数 打印 ‘start’
>>f 函数                               # 在inner1函数里面执行 func1 即f()函数,打印 ‘f 函数’
>>end                                  # f函数执行完,接着执行inner1函数里面的 print('end')
>>结束                                 # 最后执行inner2函数里面的 print('结束')

4、带参数的装饰器  

  前面的装饰器本身没有带参数,如果要写一个带参数的装饰器怎么办,那么我们就需要写一个三层的装饰器,而且前面写的装饰器都不太规范,下面来写一个比较规范带参数的装饰器,下面来看一下代码,大家可以将下面的代码自我运行一下

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
import functools
 
def log(k=''):                                        #这里参数定义的是一个默认参数,如果没有传入参数,默认为空,可以换成其他类型的参数
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)                        #这一句的功能是使被装饰器装饰的函数的函数名不被改变,
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print('start')
            print('{}:{}'.format(k, func.__name__))    #这里使用了装饰器的参数k
            = func(*args, **kwargs)
            print('end')
            return r
        return wrapper
    return decorator
 
@log()                        # fun1=log()(fun1) 装饰器没有使用参数
def fun1(a):
    print(a + 10)
 
fun1(10)
# print(fun1.__name__)        # 上面装饰器如果没有@functools.wraps(func)一句的话,这里打印出的函数名为wrapper
 
@log('excute')                # fun2=log('excute')(fun2) 装饰器使用给定参数
def fun2(a):
    print(a + 20)
fun2(10)