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本篇文章為大家展示了Python中裝飾器的執行過程有哪些,內容簡明扼要并且容易理解,絕對能使你眼前一亮,通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
第一種,裝飾器本身不傳參數,相對來說過程相對簡單的
#!/usr/bin/python #coding: utf-8 # 裝飾器其實就是對閉包的使用 def dec(fun): print("call dec") def in_dec(): print("call in_dec") fun() # 必須加上返回語句,不然的話會默認返回None return in_dec @dec def fun(): print("call fun") # 注意上面的返回語句加上還有不加上的時候這一句執行的區別 print(type(fun)) fun() ''' 通過觀察輸出結果可以知道函數執行的過程 call dec <type 'function'> call in_dec call fun 觀察這幾組數據以后,其實很容易發現,先執行裝飾器,執行過裝飾器以后,代碼繼續執行最后的print和fun()語句, 但是此時的fun函數其實是指向in_dec的,并不是@下面的fun函數,所以接下來執行的是in_dec,在in_dec中有一個fun()語句, 遇到這個以后才是執行@后面的fun()函數的。 '''
第二種,裝飾器本身傳參數,個人認為相對復雜,這個過程最好自己總結,有問題大家一塊探討
#!/usr/bin/python #coding: utf-8 import time, functools def performance(unit): print("call performance") def log_decrator(f): print("call log_decrator") @functools.wraps(f) def wrapper(*arg, **kw): print("call wrapper") t1 = time.time() t = f(*arg, **kw) t2 = time.time() tt = (t2 - t1) * 1000 if unit == "ms" else (t2 - t1) print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, tt, unit) return t return wrapper return log_decrator @performance("ms") def factorial(n): print("call factorial") return reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 1 + n)) print(type(factorial)) #print(factorial.__name__) print(factorial(10)) '''接下來的是輸出結果,通過結果其實很容易發現執行的過程 call performance call log_decrator 通過觀察前兩組的輸出結果可以知道,先執行裝飾器 <type 'function'> call wrapper call factorial call factorial() in 0.000000 ms 3628800 '''
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