python 装饰器的使用

装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。

概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的函数或对象添加额外的功能

第一版装饰器的写法:

1 def debug(func):
2     def wrapper():
3         print("[DEBUG]:enter {}()".format(func.__name__))
4         return func()
5     return wrapper
6 def say_hello():
7     print("hello!")
8
9 say_hello = debug(say_hello)

第二版装饰器的写法:

decorator

def debug(func):
    def wrapper():
        print "[DEBUG]: enter {}()".format(func.__name__)
        return func()
    return wrapper

@debug
def say_hello():
    print "hello!"

  

因为函数有千千万,你只管你自己的函数,别人的函数参数是什么样子,鬼知道?
还好Python提供了可变参数*args和关键字参数**kwargs,有了这两个参数,装饰器就可以用于任意目标函数了。

def debug(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):  # 指定宇宙无敌参数
        print "[DEBUG]: enter {}()".format(func.__name__)
        print ‘Prepare and say...‘,
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper  # 返回

@debug
def say(something):
    print "hello {}!".format(something)

带参数的装饰器

假设我们前文的装饰器需要完成的功能不仅仅是能在进入某个函数后打出log信息,而且还需指定log的级别,那么装饰器就会是这样的。

def logging(level):
    def wrapper(func):
        def inner_wrapper(*args, **kwargs):
            print "[{level}]: enter function {func}()".format(
                level=level,
                func=func.__name__)
            return func(*args, **kwargs)
        return inner_wrapper
    return wrapper

@logging(level=‘INFO‘)
def say(something):
    print "say {}!".format(something)

# 如果没有使用@语法,等同于
# say = logging(level=‘INFO‘)(say)

@logging(level=‘DEBUG‘)
def do(something):
    print "do {}...".format(something)

if __name__ == ‘__main__‘:
    say(‘hello‘)
    do("my work")

原文地址:https://www.cnblogs.com/gylhaut/p/10245738.html

时间: 2024-08-30 18:31:07

python 装饰器的使用的相关文章

5.初识python装饰器 高阶函数+闭包+函数嵌套=装饰器

一.什么是装饰器? 实际上装饰器就是个函数,这个函数可以为其他函数提供附加的功能. 装饰器在给其他函数添加功能时,不会修改原函数的源代码,不会修改原函数的调用方式. 高阶函数+函数嵌套+闭包 = 装饰器 1.1什么是高阶函数? 1.1.1函数接收的参数,包涵一个函数名. 1.1.2 函数的返回值是一个函数名. 其实这两个条件都很好满足,下面就是一个高阶函数的例子. def test1(): print "hamasaki ayumi" def test2(func): return t

python装饰器通俗易懂的解释!

python装饰器 刚刚接触python的装饰器,简直懵逼了,直接不懂什么意思啊有木有,自己都忘了走了多少遍Debug,查了多少遍资料,猜有点点开始明白了.总结了一下解释得比较好的,通俗易懂的来说明一下: 小P闲来无事,随便翻看自己以前写的一些函数,忽然对一个最最最基础的函数起了兴趣: 1 def sum1(): 2 sum = 1 + 2 3 print(sum) 4 sum1() 此时小P想看看这个函数执行用了多长时间,所以写了几句代码插进去了: 1 import time 2 3 def

python装饰器1

第八步:让装饰器带 类 参数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 # -*- coding:gbk -*- '''示例8: 装饰器带类参数''' class locker:     def __init__(self):         print("locker.__init__() should be not called.")   

Python装饰器由浅入深

装饰器的功能在很多语言中都有,名字也不尽相同,其实它体现的是一种设计模式,强调的是开放封闭原则,更多的用于后期功能升级而不是编写新的代码.装饰器不光能装饰函数,也能装饰其他的对象,比如类,但通常,我们以装饰函数为例子介绍其用法.要理解在Python中装饰器的原理,需要一步一步来.本文尽量描述得浅显易懂,从最基础的内容讲起. (注:以下使用Python3.5.1环境) 一.Python的函数相关基础 第一,必须强调的是python是从上往下顺序执行的,而且碰到函数的定义代码块是不会立即执行它的,只

python 装饰器学习(decorator)

最近看到有个装饰器的例子,没看懂, #!/usr/bin/python class decorator(object): def __init__(self,f): print "initial decorator" f() def __call__(self): print "call decorator" @decorator def fun(): print "in the fun" print "after " fun

【转】九步学习python装饰器

本篇日志来自:http://www.cnblogs.com/rhcad/archive/2011/12/21/2295507.html 纯转,只字未改.只是为了学习一下装饰器.其实现在也是没有太看明白,对于装饰器我就是用的时候找例子,能蒙对,但是用过之后一段时间就忘了.还是用的少.有空应该好好看一看的,包括闭包.对于各种现代编程语言来说闭包都是很重要的.在这里先谢过原作者,如有侵权请告知. =-=-=-=-=-=-=-=-=-=-一条不怎么华丽的分隔线-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= 这

【Python之旅】第四篇(一):Python装饰器

有时候拿到一个程序接口,需要对其进行扩展,但是又不能修改原来接口的源代码,这时候就需要使用装饰器了. 有下面一个小程序,假如是别人提供给我们的调用接口: import time def sayHi():         time.sleep(1)         print 'Hello, I am xpleaf.' 一般情况下,如果想要计算该程序的执行时间(因为有可能要对该接口进行某些性能上的测试),就需要把以上接口修改为下面这样,同时执行一下: 程序代码: import time def s

python装饰器原理及相关操作

python装饰器,简单的说就是用于操作底层代码的代码,在不改变底层代码函数的情况下对底层代码进行验证操作等 首先,必须知,道调用func和func的区别,分别为返回函数所在的内存地址和调用该函数,输出执行结果,例如: def func(): print("欢迎光临!!!") print("返回函数所在的内存地址:",func) func() 列举一个简单的web页面调用例子 1 #做登录验证 2 def login(func): 3 print("登录成

python装饰器学习笔记

什么是python装饰器? 装饰器其实也就是一个函数,一个用来包装函数的函数,返回一个修改之后的函数对象,将其重新赋值原来的标识符,并永久丧失对原始函数对象的访问. eg:当需要在Func1和Func2中加一样的功能时,可以在outer中添加一次就可以完成全部函数的添加.装饰器与函数建立连接的方式是在函数的前一行用@+装饰器名称来完成.并且在装饰器中一定要返回被装饰的对象 def outer(fun):     def wrapper():         print '验证'         

python 装饰器及标准库functools中的wraps

最近在看 flask的视图装饰器 时,忽然想起预(复)习一下python的装饰器. 这里有一篇比较好的讲解装饰器的书写的 Python装饰器学习(九步入门) . 这里不单独记录装饰器的书写格式了,重点是工作流程. 首先常见的 装饰器 格式就是通过@语法糖,简便的写法,让流程有些不太清楚. 装饰器不带参数的情况下: def deco(func):     def _deco():         print("before myfunc() called.")         func(