• 技术文章 >后端开发 >Python教程

    Python装饰器入门学习教程(九步学习)

    2016-06-10 15:06:26原创764

    装饰器(decorator)是一种高级Python语法。装饰器可以对一个函数、方法或者类进行加工。在Python中,我们有多种方法对函数和类进行加工,比如在Python闭包中,我们见到函数对象作为某一个函数的返回结果。相对于其它方式,装饰器语法简单,代码可读性高。因此,装饰器在Python项目中有广泛的应用。

    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

    # -*- 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

    # -*- 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

    # -*- 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

    # -*- 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

    # -*- 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) 

    第六步:对参数量不确定的函数进行装饰

    # -*- 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) 

    第七步:让装饰器带参数

    # -*- 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

    # -*- 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

    # -*- 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 
    # -*- 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)) 

    以上给大家分享了Python装饰器入门学习教程(九步学习),希望对大家有所帮助。

    声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn核实处理。
    专题推荐:python装饰器

    相关文章推荐

    • Python中函数的参数传递与可变长参数介绍• shelve 用来持久化任意的Python对象实例代码• Python之os操作实例• 深入剖析Python的爬虫框架Scrapy的结构与运作流程• 浅谈Python的Django框架中的缓存控制
    1/1

    PHP中文网