本文实例讲述了Python装饰器(decorator)定义与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
什么是装饰器(decorator)
简单来说,可以把装饰器理解为一个包装函数的函数,它一般将传入的函数或者是类做一定的处理,返回修改之后的对象.所以,我们能够在不修改原函数的基础上,在执行原函数前后执行别的代码.比较常用的场景有日志插入,事务处理等.
装饰器
最简单的函数,返回两个数的和
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def calc_add(a, b):
return a + b
calc_add( 1 , 2 )
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但是现在又有新的需求,计算求和操作耗时,很简单,求和前获取一下时间,求和后再获取一次,求差即可
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import datetime
def calc_add(a, b):
start_time = datetime.datetime.now()
result = a + b
end_tiem = datetime.datetime.now()
print "result:" , result, "used:" , (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
return result
calc_add( 1 , 2 )
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现在呢,函数calc_diff(a, b)
,计算a-b,也想计算减法操作的时间差,很好办,把那段代码复制过去.但是假如我们现在想编的是一个数学函数库,各种函数都想计算其执行耗时,总不能一个一个复制代码,想个更好的办法.
我们知道,在Python中函数也是被视为对象的,可以作为参数传递,那么假如把计算耗时的独立为一个单独的函数calc_spend_time()
,然后把需要计算耗时的函数例如calc_add的引用传递给它,在calc_spend_time中调用calc_add,这样所有的需要计算耗时的函数都不用修改自己的代码了.
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def calc_spend_time(func, * args, * * kargs):
start_time = datetime.datetime.now()
result = func( * args, * * kargs)
end_tiem = datetime.datetime.now()
print "result:" , result, "used:" , (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
def calc_add(a, b):
return a + b
calc_spend_time(calc_add, 1 , 1 )
# calc_spend_time(calc_add, a=1, b=2)
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看起来也不错,负责计算的函数不用更改,只需调用的时候作为参数传给计算时间差的函数.但就是这,调用的时候形式变了,不再是clac(1, 2),而是calc_spend_time(clac_add, 1, 2),万一calc_add大规模被调用,那么还得一处一处找,然后修改过来,还是很麻烦.如果想不修改代码,就得使clac()
和calc_spend_time(clac)
效果一样,那么可以在calc_spend_time()
里把传入的clac包装一下,然后返回包装后的新的函数,再把返回的包装好的函数赋给clac,那么calc()的效果就和上例calc_spend_time(calc())
效果一样.
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import datetime
def calc_spend_time(func):
def new_func(a, b):
start_time = datetime.datetime.now()
result = func(a, b)
end_tiem = datetime.datetime.now()
print "result:" , result, "used:" , (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
return new_func
def calc_add(a, b):
return a + b
calc_add = calc_spend_time(calc_add)
calc_add( 1 , 2 )
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语法糖
上面的例子就是装饰器的概念,包装函数的函数.事实上上面的例子还可以更精简
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import datetime
def calc_spend_time(func):
def new_func(a, b):
start_time = datetime.datetime.now()
result = func(a, b)
end_tiem = datetime.datetime.now()
print "result:" , result, "used:" , (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
return new_func
@calc_spend_time
def calc_add(a, b):
return a + b
calc_add( 1 , 2 )
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@calc_spend_time
就是语法糖,它的本质就是:calc_add = calc_spend_time(calc_add)
无参数的函数装饰器
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import datetime
def calc_spend_time(func):
def new_func( * args, * * kargs):
start_time = datetime.datetime.now()
result = func( * args, * * kargs)
end_tiem = datetime.datetime.now()
print "result:" , result, "used:" , (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
return new_func
@calc_spend_time
def calc_add(a, b):
return a + b
@calc_spend_time
def calc_diff(a, b):
return a - b
calc_add(a = 1 , b = 2 )
calc_diff( 1 , 2 )
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注:
*args:把所有的参数按出现顺序打包成list
**kargs:把所有的key=value形式的参数打包成一个dict
带参数的函数装饰器
假如我们需要知道函数的一些额外信息,例如函数作者,可以通过给装饰器函数增加参数来实现.
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import datetime
def calc_spend_time(author):
def first_deco(func):
def new_func( * args, * * kargs):
start_time = datetime.datetime.now()
result = func( * args, * * kargs)
end_tiem = datetime.datetime.now()
print author, "result:" , result, "used:" , (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
return new_func
return first_deco
@calc_spend_time ( 'author_1' )
def calc_add(a, b):
return a + b
@calc_spend_time ( 'author_2' )
def calc_diff(a, b):
return a - b
calc_add(a = 1 , b = 2 )
calc_diff( 1 , 2 )
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Python内置装饰器
Python内置的装饰器有三个:staticmethod,classmethod和property.
staticmethod:把类中的方法定义为静态方法,使用staticmethod装饰的方法可以使用类或者类的实例对象来调用,不需要传入self
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class Human( object ):
"""docstring for Human"""
def __init__( self ):
super (Human, self ).__init__()
@staticmethod
def say(message):
if not message:
message = 'hello'
print 'I say %s' % message
def speak( self , message):
self .say(message)
Human.say( None )
human = Human()
human.speak( 'hi' )
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输出:
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I say hello
I say hi
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classmethod:把类中的方法定义为类方法,使用classmethod装饰的方法可以使用类或者类的实例对象来调用,并将该class对象隐式的作为第一个参数传入
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class Human( object ):
"""docstring for Human"""
def __init__( self ):
super (Human, self ).__init__()
self .message = '111'
def say(message):
if not message:
message = 'hello'
print 'I say %s' % message
@classmethod
def speak( cls , message):
if not message:
message = 'hello'
cls .say(message)
human = Human()
human.speak( 'hi' )
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输出同上例
property:把方法变成属性
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class Human( object ):
"""docstring for Human"""
def __init__( self , value):
super (Human, self ).__init__()
self ._age = value
@property
def age( self ):
return self ._age
human = Human( 20 )
print human.age
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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:http://blog.csdn.net/shuaijiasanshao/article/details/51381493