什么是裝飾器

# 概念：就是接受一個函數不改變里面的代碼，進行包裹，然后返回函數的一個工具；不改變原函數調用方法的，對原函數進行包裹附加功能的工具 # 原理：利用高階函數可以接受函數作為參數，返回函數作為結果實現迭代器 # 功能：極大的簡化代碼，避免編寫重復性代碼函數 # 本質：高階函數# @裝飾器名字：等價于 f = decorate(f)。 # *args-**kw：要讓 @log 自適應任何參數定義的函數，可以利用Python的 *args 和 **kw，保證任意個數的參數總是能正常調用。# 打印日志：@log # 用戶驗證：@auth # 檢測性能：@performance # 數據庫事務：@transaction # URL路由：@post('/register')

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無參數裝飾器：就是沒有參數的裝飾器，一般兩層包裹

# 無參數裝飾器， # 由于decorator返回的新函數函數名已經不是'factorial'，而是@log內部定義的'wrapper'。 # 這對于那些依賴函數名的代碼就會失效。decorator還改變了函數的 __name__,__doc__等其它屬性。 # 如果要讓調用者看不出一個函數經過了@decorator的“改造”，就需要把原函數的一些屬性復制到新函數中： # Python內置的functools可以用來自動化完成這個“復制”的任務： def log(f):def wrapper(*args,**kwargs):ret = f(*args,**kwargs)print("call "+f.__name__)return retreturn wrapper @log def factorial(n):return reduce(lambda x,y:x*y,range(1,n+1))result = factorial(3) print('result',result)f = log(factorial)(3) print('f',f)# 打印執行時間 import time def performance(f):def wrapper(*args,**kwargs):start = time.time()ret = f(*args,**kwargs)end = time.time()print('call %s() in %f'%(f.__name__,end-start))return retreturn wrapper@performance def factorial(n):return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))print(factorial(10))

　　

有參裝飾器：就是有參數的裝飾器，一般三層包裹

# 有參數裝飾器，三層函數 def log1(n):print(n*1000)def outer(f):def wrapper(*args,**kwargs):ret = f(*args,**kwargs)print("call "+f.__name__)return retreturn wrapperreturn outer @log1(8) def factorial(n):return reduce(lambda x,y:x*y,range(1,n+1))result = factorial(3) print(result)f = log1(8)(factorial)(3) print(f)# 內部返回函數名（參數），返回函數名，返回函數名 # 以下是返回的__name__ import time, functools# 沒有加@functools.wraps(f)： def performance(unit):def f(f):def wrapper(*args, **kwargs):t1 = time.time()ret = f(*args, **kwargs)t2 = time.time()if unit == 's':print("call %s() in %s" % (f.__name__, t2 - t1))else:print("call %s() in %s" % (f.__name__, 1000 * (t2 - t1)))return retreturn wrapperreturn f @performance('ms') def factorial(n):return reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1)) print("沒有加@functools.wraps(f)：",factorial.__name__)# 有加@functools.wraps(f)： def performance(unit):def f(f):@functools.wraps(f)def wrapper(*args, **kwargs):t1 = time.time()ret = f(*args, **kwargs)t2 = time.time()if unit == 's':print("call %s() in %s" % (f.__name__, t2 - t1))else:print("call %s() in %s" % (f.__name__, 1000 * (t2 - t1)))return retreturn wrapperreturn f @performance('ms') def factorial(n):return reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1)) print("有加@functools.wraps(f)：",factorial.__name__) # 就是在里面的函數外加個@functools.wraps(函數名的參數名)

　　

?如何使用兩種：原函數和新裝飾器函數

def outer(f):def wrapper(*args,**kwargs):ret=f(*args,**kwargs)print("hello2:",*args)return retreturn wrapper@outer def foo(name):print("hello:",name) foo("adamanter")def wrapper(fn):def inner():print("wrapped")fn()inner.raw = fnreturn inner@wrapper def foo():print("go")if __name__ == '__main__':# 被裝飾的foo()print("--------")# 沒被裝飾的foo.raw()

　　

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轉載于:https://www.cnblogs.com/adamans/articles/7495523.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python基础－装饰器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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