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先贴上一个很清晰的分步学帖子
第一步:最简单的函数,准备附加额外功能
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# -*- coding:gbk -*-‘‘‘示例1: 最简单的函数,表示调用了两次‘‘‘def myfunc(): print("myfunc() called.")myfunc()myfunc() |
第二步:使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能
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# -*- coding:gbk -*-‘‘‘示例2: 替换函数(装饰)装饰函数的参数是被装饰的函数对象,返回原函数对象装饰的实质语句: myfunc = deco(myfunc)‘‘‘def deco(func): print("before myfunc() called.") func() print(" after myfunc() called.") return funcdef myfunc(): print(" myfunc() called.")myfunc = deco(myfunc)myfunc()myfunc() |
第三步:使用语法糖@来装饰函数
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# -*- coding:gbk -*-‘‘‘示例3: 使用语法糖@来装饰函数,相当于“myfunc = deco(myfunc)”但发现新函数只在第一次被调用,且原函数多调用了一次‘‘‘def deco(func): print("before myfunc() called.") func() print(" after myfunc() called.") return func@decodef myfunc(): print(" myfunc() called.")myfunc()myfunc() |
第四步:使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用
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# -*- coding:gbk -*-‘‘‘示例4: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用,内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象‘‘‘def deco(func): def _deco(): print("before myfunc() called.") func() print(" after myfunc() called.") # 不需要返回func,实际上应返回原函数的返回值 return _deco@decodef myfunc(): print(" myfunc() called.") return ‘ok‘myfunc()myfunc() |
第五步:对带参数的函数进行装饰
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# -*- coding:gbk -*-‘‘‘示例5: 对带参数的函数进行装饰,内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象‘‘‘def deco(func): def _deco(a, b): print("before myfunc() called.") ret = func(a, b) print(" after myfunc() called. result: %s" % ret) return ret return _deco@decodef myfunc(a, b): print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b)) return a + bmyfunc(1, 2)myfunc(3, 4) |
第六步:对参数数量不确定的函数进行装饰
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# -*- coding:gbk -*-‘‘‘示例6: 对参数数量不确定的函数进行装饰,参数用(*args, **kwargs),自动适应变参和命名参数‘‘‘def deco(func): def _deco(*args, **kwargs): print("before %s called." % func.__name__) ret = func(*args, **kwargs) print(" after %s called. result: %s" % (func.__name__, ret)) return ret return _deco@decodef myfunc(a, b): print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b)) return a+b@decodef myfunc2(a, b, c): print(" myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c)) return a+b+cmyfunc(1, 2)myfunc(3, 4)myfunc2(1, 2, 3)myfunc2(3, 4, 5) |
第七步:让装饰器带参数
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# -*- coding:gbk -*-‘‘‘示例7: 在示例4的基础上,让装饰器带参数,和上一示例相比在外层多了一层包装。装饰函数名实际上应更有意义些‘‘‘def deco(arg): def _deco(func): def __deco(): print("before %s called [%s]." % (func.__name__, arg)) func() print(" after %s called [%s]." % (func.__name__, arg)) return __deco return _deco@deco("mymodule")def myfunc(): print(" myfunc() called.")@deco("module2")def myfunc2(): print(" myfunc2() called.")myfunc()myfunc2() |
第八步:让装饰器带 类 参数
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# -*- coding:gbk -*-‘‘‘示例8: 装饰器带类参数‘‘‘class locker: def __init__(self): print("locker.__init__() should be not called.") @staticmethod def acquire(): print("locker.acquire() called.(这是静态方法)") @staticmethod def release(): print(" locker.release() called.(不需要对象实例)")def deco(cls): ‘‘‘cls 必须实现acquire和release静态方法‘‘‘ def _deco(func): def __deco(): print("before %s called [%s]." % (func.__name__, cls)) cls.acquire() try: return func() finally: cls.release() return __deco return _deco@deco(locker)def myfunc(): print(" myfunc() called.")myfunc()myfunc() |
第九步:装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中,同时演示了对一个函数应用多个装饰器
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# -*- coding:gbk -*-‘‘‘mylocker.py: 公共类 for 示例9.py‘‘‘class mylocker: def __init__(self): print("mylocker.__init__() called.") @staticmethod def acquire(): print("mylocker.acquire() called.") @staticmethod def unlock(): print(" mylocker.unlock() called.")class lockerex(mylocker): @staticmethod def acquire(): print("lockerex.acquire() called.") @staticmethod def unlock(): print(" lockerex.unlock() called.")def lockhelper(cls): ‘‘‘cls 必须实现acquire和release静态方法‘‘‘ def _deco(func): def __deco(*args, **kwargs): print("before %s called." % func.__name__) cls.acquire() try: return func(*args, **kwargs) finally: cls.unlock() return __deco return _deco |
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# -*- coding:gbk -*-‘‘‘示例9: 装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中同时演示了对一个函数应用多个装饰器‘‘‘from mylocker import *class example: @lockhelper(mylocker) def myfunc(self): print(" myfunc() called.") @lockhelper(mylocker) @lockhelper(lockerex) def myfunc2(self, a, b): print(" myfunc2() called.") return a + bif __name__=="__main__": a = example() a.myfunc() print(a.myfunc()) print(a.myfunc2(1, 2)) print(a.myfunc2(3, 4)) |
1.大总结,修饰器就是把被修饰的函数作为一个参数传入修饰器函数。格式如下
@修饰器函数
def 函数
修饰器函数是要至少套一个函数的,即:
def xxx
def yyy
。。。
return yyy
这样,当你在某个函数上面加修饰器以后,以后再单独执行这个函数,都是自动调用修饰器的。
否则,修饰器只调用一次。具体见前4步
2.修饰器函数分2中,带参数和不带参数的
1.1)不带参数的修饰器函数:
被修饰的函数作为修饰器的第一层参数,格式如下:
def 修饰器函数(被修饰函数名):
def xxx():
...
执行被修饰函数
...
return a【被修饰函数的执行结果(一般返回这个,也可以自行处理返回别的,也可以不返回,自己定义)】
retrun xxx
执行原理:将被修饰函数作为一个参数代入修饰器,返回一个xxx函数,xxx函数被执行,最后返回a。我认为,def句作为定义语句是不直接执行的,所以修饰器函数首先执行的是返回xxx函数,然后执行xxx函数的内容。同理如果里面套了多个函数,也是先执行第一层的return,根据return结果执行
1.2)修饰器不带参数,但是被修饰函数带参数:
因为最终要在修饰器函数里面执行被修饰函数的,那如果被修饰函数带参数,这个参数怎么传入呢?
在要执行被修饰函数的那一层定义函数中,要求传入参数。参数数量不确定时,可以用*args, **kwargs自动适应参数个数和名称
1.3)修饰器带参数
修饰器的参数可以就是一个变量,也可以是一个类。参数是个类(cls的话,就可以在修饰器函数内部任意使用该类的属性、方法(cls.属性,cls.方法)。
如果修饰器带参数,那么修饰器的第一层参数就是修饰器自身的参数,第二层才是被修饰函数参数,又因为修饰器重复调用要至少2层函数,所以修饰器带参数的话,那么该修饰器就至少三层:
def 修饰器(修饰器参数):
def xxx(被修饰函数名):
def yyy:
...
return yyy
retun xxx
3.修饰器的跨文件使用
只要把修饰器及修饰器相关的参数(类)import进来,就可以直接用
4.一个函数应用多个修饰器
如步骤9
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原文地址:http://www.cnblogs.com/fishbiubiu/p/5495345.html