python装饰器--原来如此简单,python装饰器原理详解

　　1.对装修工的理解

　　Decorator的目的是将一个函数嵌入到另一个函数中重复使用，不改变其结构，不增加函数的使用，但不用写太多冗余代码；

　　装饰器本质上是一个Python函数，它允许其他函数在不修改任何代码的情况下添加额外的函数。装饰器的返回值也是一个函数对象。

　　常用功能：1。介绍日志；2.函数执行时间统计；3.执行活动前的准备工作；4.执行完函数后清理函数；5.权限验证；6.躲藏

　　2.实现原理和一般编写方法

　　我们可以从一个简单的记录函数运行时间的装饰物中举一反三，推导出一个通用的装饰物编写方法。

　　进口时间

　　deftimer(func):

　　记录方法运行时的装饰器。

　　:paramfunc:方法

　　:返回：函数对象

　　defdeco(*args，**kwargs):

　　startTime=time.time()

　　f=func(*args，**kwargs)

　　endTime=time.time()

　　毫秒=(结束时间-开始时间)*1000

　　打印(时间为% dms %毫秒)

　　Returnf#如果func有返回值，需要在这里返回；否则，默认返回值为None，这通常是默认情况下返回的。

　　returndeco

　　@定时器

　　默认测试(参数):

　　print( tests running！)

　　时间.睡眠(1)

　　ReturnReturnedvalue#这个函数有一个返回值，所以你需要在decorator的deco方法中写返回值。

　　t=测试(“aa”)

　　Print(t)这是一个非常简单通用的记录时间的装饰品，从而推导出一个通用的装饰品书写方法：

　　:#自定义装饰函数名

　　Defdeco(*args，**kwargs):#原封不动地传递所有参数。

　　Print(在函数运行到此分割线以上之前编写操作)

　　# -分模线

　　f=func(*args，**kwargs)

　　# -

　　---------分割线-----------

　　print("在这个分割线之后，return之前，写函数运行后的操作")

　　returnf#如果func有返回值得话，需要在此return回去，否则，默认返回值为None，一般默认都返回

　　returndeco

　　@func_name

　　deftest(parameter):#8

　　print("testisrunning!")

　　time.sleep(1)

　　return"Returnedvalue"#该函数有返回值，所以需要在装饰器中的deco方法中写返回值

　　t=test('aa')

　　print(t)ok 装饰器到此可以完事了,一般情况下都能满足需求了,网上看那么多原理,有点儿浪费时间,我偏向实操型,实在不喜欢啰嗦那么多,就是干。

　　当然在开发过程中, 我们可能会遇到一些特殊情况,比如参数问题

　　1、给装饰器函数代参数（通用）

　　2、将执行函数的参数拆分计算等（比如：1000w的数据，拆分成100份执行等）（定制）

　　那就按顺序来

　　1、写一个代参数的装饰器

deflogging(level):
　　defwrapper(func):
　　definner_wrapper(*args,**kwargs):
　　print("[{level}]:enterfunction{func}()".format(level=level,func=func.__name__))
　　returnfunc(*args,**kwargs)
　　returninner_wrapper
　　returnwrapper
　　
　　@logging(level='INFO')
　　defsay(something):
　　print("say{}!".format(something))
　　
　　#如果没有使用@语法，等同于
　　#say=logging(level='INFO')(say)
　　
　　@logging(level='DEBUG')
　　defdo(something):
　　print("do{}...".format(something))
　　
　　if__name__=='__main__':
　　say('hello')
　　do("mywork")

　　2、写一个参数拆分的装饰器，这个就稍微有点定制型了，不能像上面的一样通用了，举个 栗子：

deffunc_name(func):#自定义装饰器函数名
　　defdeco(*args,**kwargs):#将所有参数原封不动的进行传递
　　print(args[0])
　　f_list=[]
　　foriinrange(0,args[0],100000):
　　print(i)
　　f_list.append(func(i))
　　#f_list#这儿应该按照既定规则，继续对这个结果进行拼接，如果是写文件、入库等操作，可以不用return
　　returnf_list#这儿如果有返回值得话，应该是
　　
　　returndeco
　　
　　@func_name
　　deftest(parameter):#8
　　print("testisrunning!")
　　time.sleep(1)
　　return"Returnedvalue"#该函数有返回值，所以需要在装饰器中的deco方法中写返回值
　　
　　
　　t=test(1000000)
　　print(t)

　　可以看出来，这个的定制性稍微高点，不通用，但是我们实现了我们的需求，所以，我们最应该理解并学会的是怎么用！！！

　　下面在介绍一下基于类实现的装饰器，那问题来了，我是实战派，我并没有用类装饰器的需求，所以，当个大盗吧，以后用到了不至于瞎找了！！！

　　装饰器函数其实是这样一个接口约束，它必须接受一个callable对象作为参数，然后返回一个callable对象。在Python中一般callable对象都是函数，但也有例外。只要某个对象重载了__call__()方法，那么这个对象就是callable的。

classTest():
　　def__call__(self):
　　print'callme!'
　　t=Test()
　　t()#callme

　　回到装饰器上的概念上来，装饰器要求接受一个callable对象，并返回一个callable对象（不太严谨，详见后文）。

　　那么用类来实现也是也可以的。我们可以让类的构造函数__init__()接受一个函数，然后重载__call__()并返回一个函数，也可以达到装饰器函数的效果。

classlogging(object):
　　def__init__(self,func):
　　self.func=func
　　
　　def__call__(self,*args,**kwargs):
　　print"[DEBUG]:enterfunction{func}()".format(
　　func=self.func.__name__)
　　returnself.func(*args,**kwargs)
　　@logging
　　defsay(something):
　　print"say{}!".format(something)

　　如果需要通过类形式实现带参数的装饰器，那么会比前面的例子稍微复杂一点。那么在构造函数里接受的就不是一个函数，而是传入的参数。通过类把这些参数保存起来。

　　然后在重载__call__方法是就需要接受一个函数并返回一个函数。

classlogging(object):
　　def__init__(self,level='INFO'):
　　self.level=level
　　
　　def__call__(self,func):#接受函数
　　defwrapper(*args,**kwargs):
　　print"[{level}]:enterfunction{func}()".format(
　　level=self.level,
　　func=func.__name__)
　　func(*args,**kwargs)
　　returnwrapper#返回函数
　　
　　@logging(level='INFO')
　　defsay(something):
　　print"say{}!".format(something)

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。