Python装饰器
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python装饰器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
什么是装饰器
装饰器就是用来装饰函数的函数,在不改变原来函数的情况下,执行额外的功能。其实就是在函数外面套一个函数,方法是@函数名,这样就套上了。在执行某个函数之前如果有装饰器则先执行装饰器的函数,然后再执行本函数。
装饰器特性:
装饰器是遵循开放封闭原则在不对原代码修改的情况下,在源代码外进行拓展,通过规范的语句调用源代码,并增加功能。
定义一个简单函数:
def myfunc()
print("这是函数!")
myfunc() #执行函数
需求:
初创公司有N个业务部门,1个基础平台部门,基础平台负责提供底层的功能,如:数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时,只需调用基础平台提供的功能即可。如下:
基础功能:
def f1():
print 'f1'
def f2():
print 'f2'
def f3():
print 'f3'
def f4():
print 'f4'
部门A调用功能:
f1()
f2()
f3()
f4()
部门B调用功能:
f1()
f2()
f3()
f4()
目前公司有条不紊的进行着,但是,以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题,即:基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构,为平台提供的所有功能添加验证机制,即:执行功能前,先进行验证。
为了实现验证机制,可以用以下几种方式:
方式一:
基础功能:
def f1():
# 验证1# 验证2# 验证3print'f1'
def f2():
# 验证1# 验证2# 验证3print'f2'
def f3():
# 验证1# 验证2# 验证3print'f3'
def f4():
# 验证1# 验证2# 验证3print'f4'
部门调用:
f1()
f2()
f3()
f4()
这种方法,各个业务部门不用修改原先的代码,只需要修改基础功能的源码。
方式二:
def check_login():
# 验证1# 验证2# 验证3passdef
f1():
check_login()
print'f1'
def f2():
check_login()
print'f2'
def f3():
check_login()
print'f3'
def f4():
check_login()
print'f4'
这种方法,业务部门不修改代码,集中写一个验证函数,在基础代码中调用验证函数。减少源码修改量
按照封闭开发的原则,我们要求不允许修改已经实现了的代码。
方式三:
def w1(func):
def inner():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func()
return inner
@w1
def f1():
print 'f1'
@w1
def f2():
print 'f2'
@w1
def f3():
print 'f3'
@w1
def f4():
print 'f4'
第三种方式就是咱们要讲的装饰器
方式三的执行过程如下:
当写完这段代码后(函数未被执行、未被执行、未被执行),python解释器就会从上到下解释代码,步骤如下:
- def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
- @w1
没错,从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码,因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。
从表面上看解释器着实会执行这两句,但是 @w1 这一句代码里却有大文章,@函数名 是python的一种语法糖。
如上例@w1内部会执行一下操作:
- 执行w1函数,并将 @w1 下面的 函数 作为w1函数的参数,即:@w1 等价于 w1(f1)
所以,内部就会去执行:
def inner:
#验证
return f1() # func是参数,此时 func 等于 f1
return inner # 返回的 inner,inner代表的是函数,非执行函数
其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中 - 将执行完的 w1 函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名
w1函数的返回值是:
def inner:
#验证
return 原来f1() # 此处的 f1 表示原来的f1函数
然后,将此返回值再重新赋值给 f1,即:
新f1 = def inner:
#验证
return 原来f1()
所以,以后业务部门想要执行 f1 函数时,就会执行 新f1 函数,在 新f1 函数内部先执行验证,再执行原来的f1函数,然后将 原来f1 函数的返回值 返回给了业务调用者。
如此一来, 即执行了验证的功能,又执行了原来f1函数的内容,并将原f1函数返回值 返回给业务调用着
被装饰的函数如果有参数要怎么办?
一个参数:
def w1(func):
def inner(arg):
# 验证1# 验证2# 验证3return func(arg)
return inner
@w1
def f1(arg):
print'f1'
两个参数:
def w1(func):
def inner(arg1,arg2):
# 验证1# 验证2# 验证3return func(arg1,arg2)
return inner
@w1
def f1(arg1,arg2):
print'f1'
三个参数:
def w1(func):
def inner(arg1,arg2,arg3):
# 验证1# 验证2# 验证3return func(arg1,arg2,arg3)
return inner
@w1
def f1(arg1,arg2,arg3):
print'f1'
n个不同的参数(这里用到万能参数):
def w1(func):
def inner(*args,**kwargs):
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(*args,**kwargs)
return inner
@w1
def f1(arg1,arg2,arg3):
print 'f1'
还有什么更吊的装饰器吗?
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
def Before(request,kargs):
print 'before'
def After(request,kargs):
print 'after'
def Filter(before_func,after_func):
def outer(main_func):
def wrapper(request,kargs):
before_result = before_func(request,kargs)
if(before_result != None):
return before_result;
main_result = main_func(request,kargs)
if(main_result != None):
return main_result;
after_result = after_func(request,kargs)
if(after_result != None):
return after_result;
return wrapper
return outer
@Filter(Before, After)
def Index(request,kargs):
print 'index'
functools.wraps
上述的装饰器虽然已经完成了其应有的功能,即:装饰器内的函数代指了原函数,注意其只是代指而非相等,原函数的元信息没有被赋值到装饰器函数内部。例如:函数的注释信息
def outer(func):
def inner(*args, **kwargs):
print(inner.__doc__) # Nonereturn func()
return inner
@outer
def function():
"""
asdfasd
:return:
"""print('func')
如果使用@functools.wraps装饰装饰器内的函数,那么就会代指元信息和函数。
def outer(func):
@functools.wraps(func)
def inner(*args, **kwargs):
print(inner.__doc__) # Nonereturn func()
return inner
@outer
def function():
"""
asdfasd
:return:
"""print('func')
以上是关于Python装饰器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章