终于知道python的装饰器是怎么回事,那在工作中,到底能干吗用呢?
尤其对我这个只会写写脚本又不做python开发的小测试/手动无辜脸。
先说结论,肯定是有用处滴。
一、自动化测试中使用
就拿写的自动化测试来说吧,如果我想统一的输出点东西,比如:case的运行时长,case名称等等,那就可以用起来。
首先,看下最简单的case,没有装饰器:
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import pytest
def test_01():
a = 1
b = 2
assert a < b
def test_02():
a = 1
b = 1
assert a - b = = 0
if __name__ = = '__main__' :
pytest.main([ 'demo_test.py' ])
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这个用例文件里有2个case,运行一下:
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.8.5, pytest-6.0.1, py-1.9.0, pluggy-0.13.1
rootdir: D:\练习
collected 2 itemsdemo_test.py .. [100%]
============================== 2 passed in 0.01s ==============================
[Finished in 0.4s]
运行通过就是.,所以2个case都通过了,有2个.。
如果我想在运行结果里看到每个case的执行时长,那么就可以写一个装饰器去处理:
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import pytest
import functools
import time
def log_execute_time(func):
@functools .wraps(func)
def wrapper( * args, * * kwargs):
start = time.perf_counter()
res = func( * args, * * kwargs)
end = time.perf_counter()
print ( "{} 用时 {} ms" . format (func.__name__, (end - start) * 1000 ))
return res
return wrapper
@log_execute_time
def test_01():
a = 1
b = 2
assert a < b
@log_execute_time
def test_02():
a = 1
b = 1
assert a - b = = 0
if __name__ = = '__main__' :
pytest.main([ '-s' , 'demo_test.py' ])
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运行一下:
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.8.5, pytest-6.0.1, py-1.9.0, pluggy-0.13.1
rootdir: D:\练习
collected 2 itemsdemo_test.py
test_01 用时 0.0007999999999674934 ms .
test_02 用时 0.0012999999999818712 ms .============================== 2 passed in 0.03s ==============================
[Finished in 0.4s]
可以看到,每个case执行会打印出执行耗时。
上述的这个例子是在实现自动化测试时的场景,具体还是要看你怎么去挖掘你的需求。
二、其他python开发向的用法
我也去查了下其他的用法,其实在python开发中,用途还是很多的,其中就还有大家熟悉的"身份认证"。
比如大家爱上博客园,你不登录账号也可以浏览博客。当你看着兴起,自己也想评论或者发文的时候,发现
提示你需要登录,这种场景就可以用上装饰器。代码举例:
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import functools
def authenticate(func):
@functools .wraps(func)
def wrapper( * args, * * kwargs):
request = args[ 0 ]
if check_user_logged_in(request): # 检查用户是否登录
return func( * args, * * kwargs) # 如果登录了,就可以执行函数post_comment() 发送评论
else :
raise Exception( 'Authentication failed' ) # 否则,身份验证失败
return wrapper
@authenticate
def post_comment(request)
pass
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上述代码只是说了这个意思,辅助描述下场景。
除此之外,还可以在输入合理性检查、缓存等多个场景中使用,毕竟不是做开发的,这里就不再深入了。
三、装饰器小结
装饰器本质上是一个python函数或者类,可以让其他函数或类在不需要做任何代码修改的前提下,增加额外的功能。
装饰器的返回值也是一个函数对象或者类对象。
有了装饰器,我们可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码到装饰器中,并且可以重用。
说到这,我感觉跟AOP面向切面编程有点像。
大家还知道哪些应用场景,也欢迎留言补充。
以上就是python 装饰器的实际作用有哪些的详细内容,更多关于python 装饰器作用的资料请关注服务器之家其它相关文章!
原文链接:https://www.cnblogs.com/pingguo-softwaretesting/p/13615596.html