python-装饰器

标签：执行函数   执行   ret   这一   注解   理解   存在   UNC   场景   

python装饰器

Python装饰器看起来类似Java中的注解，然而和注解并不相同，不过同样能够实现面向切面编程。
想要理解Python中的装饰器，不得不先理解闭包（closure）这一概念。

• 闭包
  在计算机科学中，闭包（英语：Closure），又称词法闭包（Lexical Closure）或函数闭包（function closures），是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。
  简单理解就是函数内部返回一个函数

def func():
    massage = "This is a closure message"

    # 这是内嵌函数
    def closure_func():
        # 可以使用外部函数的变量
        print(massage)
        pass
    return closure_func
    pass

# 获取一个闭包
closure = func()
# 输出信息：This is a closure message
closure()

massage 是一个局部变量，在func函数执行之后应该就不会存在了。但是嵌套函数引用了这个变量，将这个局部变量封闭在了嵌套函数中，这样就形成了一个闭包。

• 装饰器的常用场景：
  1、引入日志
  2、函数执行时间统计
  3、执行函数前预备处理
  4、执行函数后清理功能
  5、权限校验等场景
  6、缓存
  7、事务处理
  这里模拟一个函数执行时间统计的场景

import time


def run_time(func):

    # 这是一个闭包
    def wapper(*args, **kwargs):
        # 开始时间
        start = time.time()
        func(*args, **kwargs)  # 运行函数
        # 结束时间
        end = time.time()
        print(f"run time:{end - start}")
        pass
    return wapper
    pass

# 这是要装饰的函数
@run_time
def func():
    time.sleep(2)
    pass

func()

结果：

run time:2.00065541267395

• 带参数的装饰器
  和不带参数的装饰器基本一样的

import time


def run_time(func):

    # 这是一个闭包
    def wapper(*args, **kwargs):
        # 开始时间

        start = time.time()
        func(*args, **kwargs)  # 运行函数
        # 结束时间
        end = time.time()
        print(f"run time:{end - start}")
        pass
    return wapper
    pass

# 这是要装饰的函数
@run_time
def func(i):
    time.sleep(i)
    pass

func(3)

结果：

run time:3.0009799003601074

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原文地址：https://www.cnblogs.com/hziwei/p/12925715.html