这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖、多练习是好的学习方式。
第一步:最简单的函数,准备附加额外功能
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# -*- coding:gbk -*- '''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次''' def myfunc():
print ( "myfunc() called." )
myfunc() myfunc() |
第二步:使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能
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# -*- coding:gbk -*- '''示例2: 替换函数(装饰) 装饰函数的参数是被装饰的函数对象,返回原函数对象 装饰的实质语句: myfunc = deco(myfunc)''' def deco(func):
print ( "before myfunc() called." )
func()
print ( " after myfunc() called." )
return func
def myfunc():
print ( " myfunc() called." )
myfunc = deco(myfunc)
myfunc() myfunc() |
第三步:使用语法糖@来装饰函数
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# -*- coding:gbk -*- '''示例3: 使用语法糖@来装饰函数,相当于“myfunc = deco(myfunc)” 但发现新函数只在第一次被调用,且原函数多调用了一次''' def deco(func):
print ( "before myfunc() called." )
func()
print ( " after myfunc() called." )
return func
@deco def myfunc():
print ( " myfunc() called." )
myfunc() myfunc() |
第四步:使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用
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# -*- coding:gbk -*- '''示例4: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用, 内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象''' def deco(func):
def _deco():
print ( "before myfunc() called." )
func()
print ( " after myfunc() called." )
# 不需要返回func,实际上应返回原函数的返回值
return _deco
@deco def myfunc():
print ( " myfunc() called." )
return 'ok'
myfunc() myfunc() |
第五步:对带参数的函数进行装饰
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# -*- coding:gbk -*- '''示例5: 对带参数的函数进行装饰, 内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象''' def deco(func):
def _deco(a, b):
print ( "before myfunc() called." )
ret = func(a, b)
print ( " after myfunc() called. result: %s" % ret)
return ret
return _deco
@deco def myfunc(a, b):
print ( " myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
return a + b
myfunc( 1 , 2 )
myfunc( 3 , 4 )
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第六步:对参数数量不确定的函数进行装饰
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# -*- coding:gbk -*- '''示例6: 对参数数量不确定的函数进行装饰, 参数用(*args, **kwargs),自动适应变参和命名参数''' def deco(func):
def _deco( * args, * * kwargs):
print ( "before %s called." % func.__name__)
ret = func( * args, * * kwargs)
print ( " after %s called. result: %s" % (func.__name__, ret))
return ret
return _deco
@deco def myfunc(a, b):
print ( " myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
return a + b
@deco def myfunc2(a, b, c):
print ( " myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c))
return a + b + c
myfunc( 1 , 2 )
myfunc( 3 , 4 )
myfunc2( 1 , 2 , 3 )
myfunc2( 3 , 4 , 5 )
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第七步:让装饰器带参数
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# -*- coding:gbk -*- '''示例7: 在示例4的基础上,让装饰器带参数, 和上一示例相比在外层多了一层包装。 装饰函数名实际上应更有意义些''' def deco(arg):
def _deco(func):
def __deco():
print ( "before %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
func()
print ( " after %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
return __deco
return _deco
@deco ( "mymodule" )
def myfunc():
print ( " myfunc() called." )
@deco ( "module2" )
def myfunc2():
print ( " myfunc2() called." )
myfunc() myfunc2() |
第八步:让装饰器带 类 参数
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# -*- coding:gbk -*- '''示例8: 装饰器带类参数''' class locker:
def __init__( self ):
print ( "locker.__init__() should be not called." )
@staticmethod
def acquire():
print ( "locker.acquire() called.(这是静态方法)" )
@staticmethod
def release():
print ( " locker.release() called.(不需要对象实例)" )
def deco( cls ):
'''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
def _deco(func):
def __deco():
print ( "before %s called [%s]." % (func.__name__, cls ))
cls .acquire()
try :
return func()
finally :
cls .release()
return __deco
return _deco
@deco (locker)
def myfunc():
print ( " myfunc() called." )
myfunc() myfunc() |
第九步:装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中,同时演示了对一个函数应用多个装饰器
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# -*- coding:gbk -*- '''mylocker.py: 公共类 for 示例9.py''' class mylocker:
def __init__( self ):
print ( "mylocker.__init__() called." )
@staticmethod
def acquire():
print ( "mylocker.acquire() called." )
@staticmethod
def unlock():
print ( " mylocker.unlock() called." )
class lockerex(mylocker):
@staticmethod
def acquire():
print ( "lockerex.acquire() called." )
@staticmethod
def unlock():
print ( " lockerex.unlock() called." )
def lockhelper( cls ):
'''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
def _deco(func):
def __deco( * args, * * kwargs):
print ( "before %s called." % func.__name__)
cls .acquire()
try :
return func( * args, * * kwargs)
finally :
cls .unlock()
return __deco
return _deco
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# -*- coding:gbk -*- '''示例9: 装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中 同时演示了对一个函数应用多个装饰器''' from mylocker import *
class example:
@lockhelper (mylocker)
def myfunc( self ):
print ( " myfunc() called." )
@lockhelper (mylocker)
@lockhelper (lockerex)
def myfunc2( self , a, b):
print ( " myfunc2() called." )
return a + b
if __name__ = = "__main__" :
a = example()
a.myfunc()
print (a.myfunc())
print (a.myfunc2( 1 , 2 ))
print (a.myfunc2( 3 , 4 ))
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下面是参考资料,当初有不少地方没看明白,真正练习后才明白些:
1. Python装饰器学习 http://blog.csdn.net/thy38/article/details/4471421
2. Python装饰器与面向切面编程 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html
3. Python装饰器的理解 http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17572338