python装饰器详解

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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装饰器详解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Python的装饰器是面试的常客,因为其写法复杂多变,经常忘记什么地方应该写哪种参数,新手学习起来也经常一头雾水,不怕不怕,看了这一篇你对装饰器的各种用法就全明白了。废话不多说,直接进入主题!

不带参数的函数,不带参数的装饰器

我们先来写一个简单的装饰器,实现将函数运行前后的情况记录下来。

def dec1(func):
    print(func)
    def _wrap():
        print(before run)
        r = func()
        print(after run)
        return r
    return _wrap

@dec1
def f1():
    print(call f1)

 

 

上面只是定义了两个函数,运行后发现竟然有输出:

<function f1 at 0x7fa1585f8488>

 

 

仔细看看,原来是第一个print语句的输出。这说明装饰的函数还没有实际运行的时候,装饰器就运行过了,因为@dec1相当于单独的一个语句:

dec1(f1)

 

 

那我们来正式运行一下f1吧:

f1(1)

 

 

输出如下确实达到了预期的效果:

before run
call f1
after run

 

 

不带参数的函数,带空参数的装饰器

后面我们还想要给装饰器加上参数呢,先试试用这个方式调用会发生什么情况:

@dec1()

 

 

输出了错误:

Traceback (most recent call last)
<ipython-input-268-01cf93cf6907> in <module>
      8     return _wrap
      9 
---> 10 @dec1()
     11 def f1():
     12     print(call f1)

TypeError: dec1() missing 1 required positional argument: func

 

 

它说dec1需要接受func这个参数才行,那我们改改,作为f2函数吧:

def dec2():
    def _wrap(func):
        print(func)
        print(before run)
        return func
    return _wrap

@dec2()
def f2():
    print(call f2)

f2()

 

 

这下可以了:

<function f2 at 0x7fa1585af2f0>
before run
call f2

 

 

可是这个结构和原来有点不同了,而且,after run要写在哪里呢?很愁人地又改了一版,把它叫做f2x吧,对比dec1,又多了一层函数dec2x_w,开始有点晕:

def dec2x_w():
    def dec2x(func):
        print(func)
        def _wrap():
            print(before run)
            r = func()
            print(after run)
            return r
        return _wrap
    return dec2x

@dec2x_w()
def f2x():
    print(call f2x)

f2x()

 

 

运行一下看看,确实是想要的:

<function f2x at 0x7fa1585af950>
before run
call f2x
after run

 

 

后面我们就不加before/after run了。

带参数的函数,不带参数的装饰器

函数f2x想要接受参数呢?我们把它叫做a吧,比较简单,不就是_wrap的参数吗,加上就是了,而且又回到了只有两层函数就可以实现了:

def dec3(func):
    print(func)
    def _wrap(param):
        print(param)
        r = func(param)
        return r
    return _wrap

@dec3
def f3(a):
    print(call f3, a)

f3(1)
#很争气地输出了结果:

<function f3 at 0x7fa158719620>
1
call f3 1

 

带参数的函数,带参数的装饰器

下面我们实现一个装饰器,传入一个整数,和函数传入的参数做个加法:

def dec4_w(d_param):
    print(d_param)
    def dec4(func):
        print(func)
        def _wrap(param):
            print(param)
            r = func(param + d_param)
            return r
        return _wrap
    return dec4

@dec4_w(2)
def f4(a):
    print(call f4, a)

f4(1)
输出1+2=32
<function f4 at 0x7fa1585af598>
1
call f4 3
从调用的装饰器往里看,注意这三层函数的形参,第一层是装饰器的参数,第二层是函数,第三层是函数的参数,很有规律的排列,先记一下这个规律(要考的)。带两个参数的也是一样的,接着写就可以了:

def dec5_w(d_param_1, d_param_2):
    print(d_param_1, d_param_2)
    def dec5(func):
        print(func)
        def _wrap(param):
            print(param)
            r = func(param + d_param_1 + d_param_2)
            return r
        return _wrap
    return dec5

@dec5_w(2, 3)
def f5(a):
    print(call f5, a)

f5(1)
输出1+2+3=62 3
<function f5 at 0x7fa1586237b8>
1
call f5 6
如果用不定数量的位置参数,就用*args作为形参吧:

def dec6_w(*args):
    d_param_1, d_param_2, = args
    print(d_param_1, d_param_2)
    def dec6(func):
        print(func)
        def _wrap(*args):
            param = args[0]
            print(param)
            r = func(param + d_param_1 + d_param_2)
            return r
        return _wrap
    return dec6

@dec6_w(2, 3)
def f6(a):
    print(call f6, a)

f6(1)
print(f6.__name__)
顺便输出了一下f6的函数名:

2 3
<function f6 at 0x7fa1586236a8>
1
call f6 6
_wrap
咦!怎么肥四!!!f6怎么是里面那个_wrap的名字呢?不怕不怕,functools提供了一个wraps装饰器专治各种不服(在装饰器里面放上另一个装饰器):

from functools import wraps

def dec7_w(*args):
    d_param_1, d_param_2, = args
    print(d_param_1, d_param_2)
    def dec7(func):
        print(func)
        @wraps(func)
        def _wrap(*args):
            param = args[0]
            print(param)
            r = func(param + d_param_1 + d_param_2)
            return r
        return _wrap
    return dec7

@dec7_w(2, 3)
def f7(a):
    print(call f7, a)

f7(1)
print(f7.__name__)
这下正常输出f7了:

2 3
<function f7 at 0x7fa1585f8510>
1
call f7 6
f7

 

装饰器类(带参数的函数,带参数的装饰器)

用函数做装饰器局限性太多了,用相同的调用方法,把函数f7改成类怎么样?emmm…改造工程有点大,直接看看成品吧:

from functools import wraps

class dec8_c:
    def __init__(self, *args):
        self.d_param_1, self.d_param_2, = args
        print(self.d_param_1, self.d_param_2)
    def  __call__(self, func):
        print(func)
        @wraps(func)
        def _wrap(param):
            print(param)
            r = func(param + self.d_param_1 + self.d_param_2)
            return r
        return _wrap

@dec8_c(2, 3)
def f8(a):
    print(call f8, a)

f8(1)
print(f8.__name__)

 

 

看看是不是实现了一样的效果:

2 3
<function f8 at 0x7fa1585f8048>
1
call f8 6
f8

 

 

虽然使用了__call__,但这里的__init__不能省略(因为它需要知道参数个数),否则会出现这个错误:

Traceback (most recent call last)
<ipython-input-276-1634a47057a2> in <module>
     14         return dec8
     15 
---> 16 @dec8_c(2, 3)
     17 def f8(a):
     18     print(call f8, a)

TypeError: dec8_c() takes no arguments

 

 

同时还可以发现,__call__只需要两层函数了,去掉了第二层,直接把_wrap的函数体往上提了一层!

装饰器类(带参数的函数,不带参数的装饰器)

大概是吃饱了撑着,又想要实现一开始那个不带参数的装饰器了,那就继续敲敲打打一番看看:

class dec9_c:
    def  __init__(self, func):
        print(func)
        self.func = func
        self.__name__ = func.__name__
    def  __call__(self, param):
        print(param)
        func = self.func
        r = func(param)
        return r

@dec9_c
def f9(a):
    print(call f9, a)

f9(1)
print(f9.__name__)

 

 

赶快运行看看:

<function f9 at 0x7fa1585f8730>
1
call f9 1
f9

 

 

咦,f9的函数名可以直接打印,这下都不用@wraps了呢!呃,再仔细看看,这写法好像有些不一样啊:

  • dec8_cinit带的是装饰器的参数,可是dec9_c带的是装饰器函数自己!

  • 所以实际调用的函数名也可以在init中传给它了哦!

  • 而且call函数也简洁了很多,看来有没有参数真的有很大区别呢!

这里先做个总结,装饰器使用函数名形式(不带括号)和使用函数调用形式(带括号和参数)在实现上是不同的,因为前者是函数本身,而后者是从装饰器函数中返回的函数。这也是f2相比f1缺少了记录after run的原因,因为dec1直接调用了f2,而dec2先运行得到函数,再把函数返回去调用f2。用装饰器类就可以解决这个问题,因为它是对__call__的调用,只需要自己定义一下就可以了。

上面的f9要写两个函数,能不能写得和f1一样简洁?当然是可以的,使用__new__大法:

from functools import wraps

class dec9x_c:
    def  __new__(self, func):
        print(func)
        @wraps(func)
        def dec9x(param):
            print(param)
            r = func(param)
            return r
        return dec9x

@dec9x_c
def f9x(a):
    print(call f9x, a)

f9x(1)
print(f9x.__name__)

 

 

这样就避开了函数调用,不用打call了(定义__call__函数),快看它来了:

<function f9x at 0x7fa158623bf8>
1
call f9x 1
f9x

以上是关于python装饰器详解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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