本文实例分析了Python装饰器的执行过程。分享给大家供大家参考,具体如下:
今天看到一句话:装饰器其实就是对闭包的使用,仔细想想,其实就是这回事,今天又看了下闭包,基本上算是弄明白了闭包的执行过程了。其实加上几句话以后就可以很容易的发现,思路给读者,最好自己总结一下,有助于理解。通过代码来说吧。
第一种,装饰器本身不传参数,相对来说过程相对简单的
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#!/usr/bin/python
#coding: utf-8
# 装饰器其实就是对闭包的使用
def dec(fun):
print ( "call dec" )
def in_dec():
print ( "call in_dec" )
fun()
# 必须加上返回语句,不然的话会默认返回None
return in_dec
@dec
def fun():
print ( "call fun" )
# 注意上面的返回语句加上还有不加上的时候这一句执行的区别
print ( type (fun))
fun()
'''
通过观察输出结果可以知道函数执行的过程
call dec
<type 'function'>
call in_dec
call fun
观察这几组数据以后,其实很容易发现,先执行装饰器,执行过装饰器以后,代码继续执行最后的print和fun()语句,
但是此时的fun函数其实是指向in_dec的,并不是@下面的fun函数,所以接下来执行的是in_dec,在in_dec中有一个fun()语句,
遇到这个以后才是执行@后面的fun()函数的。
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第二种,装饰器本身传参数,个人认为相对复杂,这个过程最好自己总结,有问题大家一块探讨
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#!/usr/bin/python
#coding: utf-8
import time, functools
def performance(unit):
print ( "call performance" )
def log_decrator(f):
print ( "call log_decrator" )
@functools .wraps(f)
def wrapper( * arg, * * kw):
print ( "call wrapper" )
t1 = time.time()
t = f( * arg, * * kw)
t2 = time.time()
tt = (t2 - t1) * 1000 if unit = = "ms" else (t2 - t1)
print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, tt, unit)
return t
return wrapper
return log_decrator
@performance ( "ms" )
def factorial(n):
print ( "call factorial" )
return reduce ( lambda x, y: x * y, range ( 1 , 1 + n))
print ( type (factorial))
#print(factorial.__name__)
print (factorial( 10 ))
'''接下来的是输出结果,通过结果其实很容易发现执行的过程
call performance
call log_decrator 通过观察前两组的输出结果可以知道,先执行装饰器
<type 'function'>
call wrapper
call factorial
call factorial() in 0.000000 ms
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'''
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
原文链接:https://blog.csdn.net/you_are_my_dream/article/details/53167013