Python函数--装饰器进阶

开放封闭原则

1.对扩展是开放的

    为什么要对扩展开放呢?

    我们说,任何一个程序,不可能在设计之初就已经想好了所有的功能并且未来不做任何更新和修改。所以我们必须允许代码扩展、添加新功能。

  2.对修改是封闭的

    为什么要对修改封闭呢?

    就像我们刚刚提到的,因为我们写的一个函数,很有可能已经交付给其他人使用了,如果这个时候我们对其进行了修改,很有可能影响其他已经在使用该函数的用户。

装饰器完美的遵循了这个开放封闭原则。

*args,**kwargs

def f1(*args,**kwargs):   接收函数的时候,*是聚合

print(*args)    执行函数值,*是打散

函数的有用信息

print(f1.__doc__)获取函数的说明信息

print(f1.__name__)获取函数的名字

装饰器已经非常完美了,但是有时我们正常情况下查看函数信息的方法在此处都会失效:

def index():
    ‘‘‘这是一个主页信息‘‘‘
    print(‘from index‘)

print(index.__doc__)    #查看函数注释的方法  ##这是一个主页信息
print(index.__name__)   #查看函数名的方法  ##index

如何解决呢? 1 from functools import wraps

 2
 3 def deco(func):
 4     @wraps(func) #加在最内层函数正上方
 5     def wrapper(*args,**kwargs):
 6         return func(*args,**kwargs)
 7     return wrapper
 8
 9 @deco
10 def index():
11     ‘‘‘哈哈哈哈‘‘‘
12     print(‘from index‘)
13
14 print(index.__doc__)
15 print(index.__name__)

‘‘‘

哈哈哈哈
index

‘‘‘

装饰器进阶:

带参数的装饰器:

flag = True    #带参数的装饰器
def outer(f):
    def timmer(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            if f:
                print(‘‘‘执行函数之前要做的‘‘‘)
            ret = func(*args,**kwargs)
            if f:
                print(‘‘‘执行函数之后要做的‘‘‘)
            return ret
        return inner
    return timmer

@outer(flag)    #等价于@timmer
def func():
    print(111)

func()

‘‘‘
执行函数之前要做的
111
执行函数之后要做的
‘‘‘

多个装饰器装饰一个函数:

def wrapper1(func):    #fun = f
    def inner():
        print(‘wrapper1 ,before func‘)
        func()
        print(‘wrapper1 ,after func‘)
    return inner

def wrapper2(func):   #func = inner1
    def inner():
        print(‘wrapper2 ,before func‘)
        func()
        print(‘wrapper2 ,after func‘)
    return inner

@wrapper2      #f = wrapper2(f)里面的f=inner1外面的f=inner2
@wrapper1       #f = wrapper1(f)  返回inner1   f = inner1
def f():
    print(‘in f‘)

f()   #inner2()

‘‘‘
wrapper2 ,before func
wrapper1 ,before func
in f
wrapper1 ,after func
wrapper2 ,after func
‘‘‘

原文地址:https://www.cnblogs.com/strive-man/p/8419772.html

时间: 2024-10-03 14:55:50

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Python 函数装饰器入门

原文链接: --> A guide to Python's function decorators Python功能强劲,语法表现力强,尤其装饰器深深的吸引着我.在设计模式中,装饰器可以在不使用子类的情况下,动态的改变函数,方法以及类的功能.这个功能非常有用,特别在你想扩展函数的功能同时又不想改变原有的函数.的确,我们任意的实现装饰器设计模式,但是,python通过提供简单的语法和特性让装饰器的实现变的如此简单. 在本文中,我将用一组例子来深入浅入python 函数装饰器的功能,所有的例子都是在

python—函数装饰器

闭包 如果在一个内部函数(函数里的函数)里,对在外部作用域(但不是在全局作用域,可以理解为外层函数)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包. 例如: def outer(): x=10 # 这里x即为外部作用域变量 def inner(): print(x) return inner # inner函数被称为一个闭包 装饰器 写python代码一定要遵循开放封闭原则.即,可扩展功能,对源代码修改是封闭的.装饰是为函数和类指定管理代码的一种方式.装饰器本身的形式是处理其他的可调用对象的可调用的

python函数装饰器详解

基础:函数装饰器的表现方式 假如你已经定义了一个函数funcA(),在准备定义函数funcB()的时候,如果写成下面的格式: @funcA def funcB():... 表示用函数funcA()装饰函数funcB().当然,也可以认为是funcA包装函数funcB.它等价于: def funcB():... funcB = funcA(funcB) 也就是说,将函数funcB作为函数funcA的参数,funcA会重新返回另一个可调用的对象(比如函数)并赋值给funcB. 所以,funcA要想作

Python 函数装饰器和闭包

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 25.0px Helvetica } 装饰器基础知识 装饰器是可调用的对象,其参数是另一个函数(被装饰的函数). 装饰器可能会处理被装饰的函数,然后把它返回,或者将其替换成另一个函数或可调用对象. p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 15.0px Helvetica } 假如有个名为 decorate 的装饰器: @decorate def targ

python 函数 装饰器的使用方法

一.装饰器  首先,我们要了解到什么是开放封闭式原则? 软件一旦上线后,对修改源代码是封闭的,对功能的扩张是开放的,所以我们应该遵循开放封闭的原则. 也就是说:我们必须找到一种解决方案,能够在不修改一个功能源代码以及调用方式的前提下,为其加上新功能. 总结:原则如下: 1.不修改源代码 2.不修改调用方式 目的:在遵循1和2原则的基础上扩展新功能. 二.什么是装饰器? 器:指的是工具, 装饰:指的是为被装饰对象添加新功能. 完整的含义:装饰器即在不修改装饰对象源代码与调用方式的前提下,为被装饰器

python函数装饰器的使用

# -*- coding: utf-8 -*- ''' 使用语法糖@来装饰函数,相当于"myfunc = deco(myfunc)" 但发现deco函数只在第一次被调用,且myfunc函数在第一次后又被多调用了一次 ''' def deco(func): print("before myfunc() called.") func() print("after myfunc() called.") return func bool=0 @deco

python 函数装饰器

举个例子 def a_decorator(func): def wrapTheFunc(): print "before decorator" func() print "end decorator" return wrapTheFunc @a_decorator def a_func_need_decorator(): print "In a_func_need_decorator()" a_func_need_decorator() 输出 b

python语法基础-函数-装饰器-长期维护

###############    装饰器的初成和开放封闭原则    ############## # 装饰器 # 装饰器非常重要,面试Python的公司必问, # 原则:开放封闭原则 # # 需求:计算程序执行的时间, import time def func(): start = time.time() time.sleep(0.01) print(123) end = time.time() print(end-start) func() # 这种写法如果有100个函数,你都要加一遍这是