python装饰器解析_python装饰器的详细解析

╰+攻爆jí腚メ 2022-10-28 00:57 216阅读 0赞

什么是装饰器？

python装饰器(fuctional decorators)就是用于拓展原来函数功能的一种函数，目的是在不改变原函数名(或类名)的情况下，给函数增加新的功能。

这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，这个函数是内嵌“原“”函数的函数。

一般而言，我们要想拓展原来函数代码，最直接的办法就是侵入代码里面修改，例如：

import time

def f():

print("hello")

time.sleep(1)

print("world")

这是我们最原始的的一个函数，然后我们试图记录下这个函数执行的总时间，那最简单的做法就是改动原来的代码：

import time

def f():

start\_time = time.time()

print("hello")

time.sleep(1)

print("world")

end\_time = time.time()

execution\_time = (end\_time - start\_time)\*1000

print("time is %d ms" %execution\_time)

但是实际工作中，有些时候核心代码并不可以直接去改，所以在不改动原代码的情况下，我们可以再定义一个函数。(但是生效需要再次执行函数)

import time

def deco(func):

start\_time = time.time()

f()

end\_time = time.time()

execution\_time = (end\_time - start\_time)\*1000

print("time is %d ms" %execution\_time)

def f():

print("hello")

time.sleep(1)

print("world")

if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':

deco(f)

print("f.\_\_name\_\_ is",f.\_\_name\_\_)

print()

这里我们定义了一个函数deco，它的参数是一个函数，然后给这个函数嵌入了计时功能。但是想要拓展这一千万个函数功能，

就是要执行一千万次deco()函数，所以这样并不理想！接下来，我们可以试着用装饰器来实现，先看看装饰器最原始的面貌。

import time

def deco(f):

def wrapper():

start\_time = time.time()

f()

end\_time = time.time()

execution\_time = (end\_time - start\_time)\*1000

print("time is %d ms" %execution\_time )

return wrapper

@deco

def f():

print("hello")

time.sleep(1)

print("world")

if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':

f()

这里的deco函数就是最原始的装饰器，它的参数是一个函数，然后返回值也是一个函数。

其中作为参数的这个函数f()就在返回函数wrapper()的内部执行。然后在函数f()前面加上@deco，

f()函数就相当于被注入了计时功能，现在只要调用f()，它就已经变身为“新的功能更多”的函数了,

(不需要重复执行原函数)。

扩展1：带有固定参数的装饰器

import time

def deco(f):

def wrapper(a,b):

start\_time = time.time()

f(a,b)

end\_time = time.time()

execution\_time = (end\_time - start\_time)\*1000

print("time is %d ms" % execution\_time)

return wrapper

@deco

def f(a,b):

print("be on")

time.sleep(1)

print("result is %d" %(a+b))

if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':

f(3,4)

扩展2：无固定参数的装饰器

import time

def deco(f):

def wrapper(\*args, \*\*kwargs):

start\_time = time.time()

f(\*args, \*\*kwargs)

end\_time = time.time()

execution\_time\_ = (end\_time - start\_time)\*1000

print("time is %d ms" %execution\_time)

return wrapper

@deco

def f(a,b):

print("be on")

time.sleep(1)

print("result is %d" %(a+b))

@deco

def f2(a,b,c):

print("be on")

time.sleep(1)

print("result is %d" %(a+b+c))

if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':

f2(3,4,5)

f(3,4)

扩展3：使用多个装饰器，装饰一个函数

import time

def deco01(f):

def wrapper(\*args, \*\*kwargs):

print("this is deco01")

start\_time = time.time()

f(\*args, \*\*kwargs)

end\_time = time.time()

execution\_time = (end\_time - start\_time)\*1000

print("time is %d ms" % execution\_time)

print("deco01 end here")

return wrapper

def deco02(f):

def wrapper(\*args, \*\*kwargs):

print("this is deco02")

f(\*args, \*\*kwargs)

print("deco02 end here")

return wrapper

@deco01

@deco02

def f(a,b):

print("be on")

time.sleep(1)

print("result is %d" %(a+b))

if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':

f(3,4)

'''

this is deco01

this is deco02

hello，here is a func for add :

result is 7

deco02 end here

time is 1003 ms

deco01 end here

'''

装饰器调用顺序

装饰器是可以叠加使用的，那么使用装饰器以后代码是啥顺序呢？

对于Python中的”@”语法糖，装饰器的调用顺序与使用 @ 语法糖声明的顺序相反。

在这个例子中，”f(3, 4) = deco01(deco02(f(3, 4)))”。

Python内置装饰器

在Python中有三个内置的装饰器，都是跟class相关的：staticmethod、classmethod 和property。

staticmethod 是类静态方法，其跟成员方法的区别是没有 self 参数，并且可以在类不进行实例化的情况下调用

classmethod 与成员方法的区别在于所接收的第一个参数不是 self (类实例的指针)，而是cls(当前类的具体类型)

property 是属性的意思，表示可以通过通过类实例直接访问的信息

对于staticmethod和classmethod这里就不介绍了，通过一个例子看看property。

![3ed4343863545cac065aeb8c3c582ade.png][]

注意，对于Python新式类(new-style class)，如果将上面的 “@var.setter” 装饰器所装饰的成员函数去掉，则Foo.var 属性为只读属性，使用 “foo.var = ‘var 2′” 进行赋值时会抛出异常。但是，对于Python classic class，所声明的属性不是 read-only的，所以即使去掉”@var.setter”装饰器也不会报错。

总结

本文介绍了Python装饰器的一些使用，装饰器的代码还是比较容易理解的。只要通过一些例子进行实际操作一下，就很容易理解了。

参考链接：https://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/77170585

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