聊聊Python裝飾器

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裝飾器

1. 本質上是一個接受參數為函數的函數。
2. 作用：為一個已經實現的方法增加額外的通用功能，例如日誌記錄、執行計時等。

範例

不帶參數的裝飾器，不用@

# 不带参数的装饰器def deco_test(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("before function")
        f = func(*args, **kwargs)
        print("after function")
        return f    return wrapperdef do_something(a,b,c):
    print(a)
    time.sleep(1)
    print(b)
    time.sleep(1)
    print(c)
    return aif __name__ == '__main__':
    # 不用@
    f = deco_test(do_something)("1","2","3")

輸出：

before function
1
2
3
after function

個人理解：

相當於在do_something 函數外面套了兩個輸出：before function 和after function。

不帶參數的裝飾器，用@

# 不带参数的装饰器def deco_test(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("before function")
        f = func(*args, **kwargs)
        print("after function")
        return f    return wrapper

@deco_testdef do_something(a,b,c):
    print(a)
    time.sleep(1)
    print(b)
    time.sleep(1)
    print(c)
    return aif __name__ == '__main__':
    # 使用@
    f = do_something("1","2","3")

輸出：

before function
1
2
3
after function

個人理解：

do_something 函數的時候，因為有@ 的原因，已經知道有一層裝飾器deco_test，所以不需要再單獨寫deco_test(do_something) 了。

# 带参数的装饰器def logging(level):
    def wrapper(func):
        def inner_wrapper(*args, **kwargs):
            print("[{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))
            f = func(*args, **kwargs)
            print("after function: [{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))
            return f        return inner_wrapper    return wrapper

@logging(level="debug")def do_something(a,b,c):
    print(a)
    time.sleep(1)
    print(b)
    time.sleep(1)
    print(c)
    return aif __name__ == '__main__':
    # 使用@
    f = do_something("1","2","3")

登入後複製

#輸出：

[debug]: enter function do_something()
1
2
3
after function: [debug]: enter function do_something()

個人理解：

level = "debug"。

logging() 接受參數並將它們作用在內部的裝飾器函數上面。內層的函數 wrapper() 接受一個函數作為參數，然後在函數上面放置一個裝飾器。這裡的關鍵點是裝飾器是可以使用傳遞給 logging() 的參數的。

# 类装饰器class deco_cls(object):
    def __init__(self, func):
        self._func = func    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("class decorator before function")
        f = self._func(*args, **kwargs)
        print("class decorator after function")
        return f

@deco_clsdef do_something(a,b,c):
    print(a)
    time.sleep(1)
    print(b)
    time.sleep(1)
    print(c)
    return aif __name__ == '__main__':
    # 使用@
    f = do_something("1","2","3")

登入後複製

輸出：

class decorator before function
1
2
3
class decorator after function

個人理解：

# 不带参数的装饰器def deco_test(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("before function")
        f = func(*args, **kwargs)
        print("after function")
        return f    return wrapper# 带参数的装饰器def logging(level):
    def wrapper(func):
        def inner_wrapper(*args, **kwargs):
            print("[{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))
            f = func(*args, **kwargs)
            print("after function: [{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))
            return f        return inner_wrapper    return wrapper

@logging(level="debug")@deco_testdef do_something(a,b,c):
    print(a)
    time.sleep(1)
    print(b)
    time.sleep(1)
    print(c)
    return aif __name__ == '__main__':
    # 使用@
    f = do_something("1","2","3")

登入後複製

輸出：

[debug]: enter function wrapper()
before function
1
2
3
after function
after function: [debug]: enter function wrapper()

個人理解：

do_something() 外面先套一層deco_test() 裝飾器，再在最外面套一層logging() 裝飾器。

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