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今天小編給大家分享的是python裝飾器帶參數的使用方式,相信很多人都不太了解,為了讓大家更加了解python裝飾器,所以給大家總結了以下內容,一起往下看吧。一定會有所收獲的哦。
python裝飾器詳解
python裝飾器的詳細解析
什么是裝飾器?
python裝飾器(fuctional decorators)就是用于拓展原來函數功能的一種函數,目的是在不改變原函數名(或類名)的情況下,給函數增加新的功能。
這個函數的特殊之處在于它的返回值也是一個函數,這個函數是內嵌“原“”函數的函數。
一般而言,我們要想拓展原來函數代碼,最直接的辦法就是侵入代碼里面修改,例如:
import time def f(): print("hello") time.sleep(1) print("world")
這是我們最原始的的一個函數,然后我們試圖記錄下這個函數執行的總時間,那最簡單的做法就是改動原來的代碼:
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)
但是實際工作中,有些時候核心代碼并不可以直接去改,所以在不改動原代碼的情況下,我們可以再定義一個函數。(但是生效需要再次執行函數)
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()
這里我們定義了一個函數deco,它的參數是一個函數,然后給這個函數嵌入了計時功能。但是想要拓展這一千萬個函數功能,
就是要執行一千萬次deco()函數,所以這樣并不理想!接下來,我們可以試著用裝飾器來實現,先看看裝飾器最原始的面貌。
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()
這里的deco函數就是最原始的裝飾器,它的參數是一個函數,然后返回值也是一個函數。
其中作為參數的這個函數f()就在返回函數wrapper()的內部執行。然后在函數f()前面加上@deco,
f()函數就相當于被注入了計時功能,現在只要調用f(),它就已經變身為“新的功能更多”的函數了,
(不需要重復執行原函數)。
擴展1:帶有固定參數的裝飾器
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)
擴展2:無固定參數的裝飾器
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)
擴展3:使用多個裝飾器,裝飾一個函數
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 '''
裝飾器調用順序
裝飾器是可以疊加使用的,那么使用裝飾器以后代碼是啥順序呢?
對于Python中的”@”語法糖,裝飾器的調用順序與使用 @ 語法糖聲明的順序相反。
在這個例子中,”f(3, 4) = deco01(deco02(f(3, 4)))”。
Python內置裝飾器
在Python中有三個內置的裝飾器,都是跟class相關的:staticmethod、classmethod 和property。
staticmethod 是類靜態方法,其跟成員方法的區別是沒有 self 參數,并且可以在類不進行實例化的情況下調用
classmethod 與成員方法的區別在于所接收的第一個參數不是 self (類實例的指針),而是cls(當前類的具體類型)
property 是屬性的意思,表示可以通過通過類實例直接訪問的信息
對于staticmethod和classmethod這里就不介紹了,通過一個例子看看property。
注意,對于Python新式類(new-style class),如果將上面的 “@var.setter” 裝飾器所裝飾的成員函數去掉,則Foo.var 屬性為只讀屬性,使用 “foo.var = ‘var 2′” 進行賦值時會拋出異常。但是,對于Python classic class,所聲明的屬性不是 read-only的,所以即使去掉”@var.setter”裝飾器也不會報錯。
總結
本文介紹了Python裝飾器的一些使用,裝飾器的代碼還是比較容易理解的。只要通過一些例子進行實際操作一下,就很容易理解了。
關于python裝飾器帶參數的使用方式就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的參考價值,可以學以致用。如果喜歡本篇文章,不妨把它分享出去讓更多的人看到。
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