聊聊Python装饰器

【相关学习推荐：python教程】

装饰器

1. 本质是一个接受参数为函数的函数。
2. 作用：为一个已经实现的方法添加额外的通用功能，比如日志记录、运行计时等。

举例

不带参数的装饰器，不用@

# 不带参数的装饰器def deco_test(func):     def wrapper(*args, **kwargs):         print("before function")         f = func(*args, **kwargs)         print("after function")         return f    return wrapperdef do_something(a,b,c):     print(a)     time.sleep(1)     print(b)     time.sleep(1)     print(c)     return aif __name__ == '__main__':     # 不用@     f = deco_test(do_something)("1","2","3")

输出：

before function 1 2 3 after function

个人理解：

相当于在 do_something 函数外面套了两个输出：before function 和 after function。

不带参数的装饰器，用 @

# 不带参数的装饰器def deco_test(func):     def wrapper(*args, **kwargs):         print("before function")         f = func(*args, **kwargs)         print("after function")         return f    return wrapper  @deco_testdef do_something(a,b,c):     print(a)     time.sleep(1)     print(b)     time.sleep(1)     print(c)     return aif __name__ == '__main__':     # 使用@     f = do_something("1","2","3")

输出：

before function 1 2 3 after function

个人理解：

相当于执行 do_something 函数的时候，因为有 @ 的原因，已经知道有一层装饰器 deco_test，所以不需要再单独写 deco_test(do_something) 了。

带参数的装饰器

# 带参数的装饰器def logging(level):     def wrapper(func):         def inner_wrapper(*args, **kwargs):             print("[{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))             f = func(*args, **kwargs)             print("after function: [{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))             return f        return inner_wrapper    return wrapper  @logging(level="debug")def do_something(a,b,c):     print(a)     time.sleep(1)     print(b)     time.sleep(1)     print(c)     return aif __name__ == '__main__':     # 使用@     f = do_something("1","2","3")

输出：

[debug]: enter function do_something() 1 2 3 after function: [debug]: enter function do_something()

个人理解：

装饰器带了一个参数 level = "debug"。

最外层的函数 logging() 接受参数并将它们作用在内部的装饰器函数上面。内层的函数 wrapper() 接受一个函数作为参数，然后在函数上面放置一个装饰器。这里的关键点是装饰器是可以使用传递给 logging() 的参数的。

类装饰器

# 类装饰器class deco_cls(object):     def __init__(self, func):         self._func = func    def __call__(self, *args, **kwargs):         print("class decorator before function")         f = self._func(*args, **kwargs)         print("class decorator after function")         return f  @deco_clsdef do_something(a,b,c):     print(a)     time.sleep(1)     print(b)     time.sleep(1)     print(c)     return aif __name__ == '__main__':     # 使用@     f = do_something("1","2","3")

输出：

class decorator before function 1 2 3 class decorator after function

个人理解：

使用一个装饰器去包装函数，返回一个可调用的实例。 因此定义了一个类装饰器。

两层装饰器

# 不带参数的装饰器def deco_test(func):     def wrapper(*args, **kwargs):         print("before function")         f = func(*args, **kwargs)         print("after function")         return f    return wrapper# 带参数的装饰器def logging(level):     def wrapper(func):         def inner_wrapper(*args, **kwargs):             print("[{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))             f = func(*args, **kwargs)             print("after function: [{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))             return f        return inner_wrapper    return wrapper  @logging(level="debug")@deco_testdef do_something(a,b,c):     print(a)     time.sleep(1)     print(b)     time.sleep(1)     print(c)     return aif __name__ == '__main__':     # 使用@     f = do_something("1","2","3")

输出：

[debug]: enter function wrapper() before function 1 2 3 after function after function: [debug]: enter function wrapper()

个人理解：

在函数 do_something() 外面先套一层 deco_test() 装饰器，再在最外面套一层 logging() 装饰器。

想了解更多编程学习，敬请关注php培训栏目！

以上就是聊聊Python装饰器的详细内容，更多内容请关注技术你好其它相关文章！