举例讲解Python中装饰器的用法

由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数。

>>> def now():
...   print '2013-12-25'
...
>>> f = now
>>> f()
2013-12-25

函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字：

>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'

现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。

本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：

def log(func):
  def wrapper(*args, **kw):
    print 'call %s():' % func.__name__
    return func(*args, **kw)
  return wrapper

观察上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：

@log
def now():
  print '2013-12-25'

调用now()函数，不仅会运行now()函数本身，还会在运行now()函数前打印一行日志：

>>> now()
call now():
2013-12-25

把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：

now = log(now)

由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，只是现在同名的now变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。

wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。

如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：

def log(text):
  def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kw):
      print '%s %s():' % (text, func.__name__)
      return func(*args, **kw)
    return wrapper
  return decorator

这个3层嵌套的decorator用法如下：

@log('execute')
def now():
  print '2013-12-25'

执行结果如下：

>>> now()
execute now():
2013-12-25

和两层嵌套的decorator相比，3层嵌套的效果是这样的：

>>> now = log('execute')(now)

我们来剖析上面的语句，首先执行log('execute')，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是now函数，返回值最终是wrapper函数。

以上两种decorator的定义都没有问题，但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象，它有__name__等属性，但你去看经过decorator装饰之后的函数，它们的__name__已经从原来的'now'变成了'wrapper'：

>>> now.__name__
'wrapper'

因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper'，所以，需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中，否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。

不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码，Python内置的functools.wraps就是干这个事的，所以，一个完整的decorator的写法如下：

import functools

def log(func):
  @functools.wraps(func)
  def wrapper(*args, **kw):
    print 'call %s():' % func.__name__
    return func(*args, **kw)
  return wrapper

或者针对带参数的decorator：

import functools

def log(text):
  def decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
      print '%s %s():' % (text, func.__name__)
      return func(*args, **kw)
    return wrapper
  return decorator

import functools是导入functools模块。模块的概念稍候讲解。现在，只需记住在定义wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)即可。
小结

在面向对象（OOP）的设计模式中，decorator被称为装饰模式。OOP的装饰模式需要通过继承和组合来实现，而Python除了能支持OOP的decorator外，直接从语法层次支持decorator。Python的decorator可以用函数实现，也可以用类实现。

decorator可以增强函数的功能，定义起来虽然有点复杂，但使用起来非常灵活和方便。

请编写一个decorator，能在函数调用的前后打印出'begin call'和'end call'的日志。

再思考一下能否写出一个@log的decorator，使它既支持：

@log
def f():
  pass

又支持：

@log('execute')
def f():
  pass
赞 (0)

相关推荐

  • Python中的多重装饰器

    多重装饰器,即多个装饰器修饰同一个对象[实际上并非完全如此,且看下文详解] 1.装饰器无参数: 复制代码 代码如下: >>> def first(func):     print '%s() was post to first()'%func.func_name     def _first(*args,**kw):         print 'Call the function %s() in _first().'%func.func_name         return func

  • Python合并多个装饰器小技巧

    django程序,需要写很多api,每个函数都需要几个装饰器,例如 复制代码 代码如下: @csrf_exempt  @require_POST  def  foo(request):      pass 既然那么多个方法都需要写2个装饰器,或者多个,有啥办法把多个合并成一行呢? 上面的函数执行过程应该是 复制代码 代码如下: csrf_exempt(require_POST(foo)) 修改成 复制代码 代码如下: def compose(*funs):      def deco(f): 

  • python中的装饰器详解

    在了解装饰器的之前一定要先了解函数作为参数传递, 什么是函数内嵌,请参考我之前写的博客函数简介 因为在python里面,函数也是对象,也可以作为参数进行传递.python装饰器本质也是一种特殊函数,它接收的参数是函数对象,然后动态地函数参数添加额外的功能,而不用修改原有的函数对象.python装饰器传入的参数是函数,返回的值也是函数! python装饰器思想有点类似设计模式的装饰模式, 其意图是动态地给函数对象添加额外的功能.比如像增加日志打印的功能,有点面向切面编程(AOP)的感觉. 装饰器语

  • Python装饰器使用示例及实际应用例子

    Python装饰器使用示例及实际应用例子

    测试1 deco运行,但myfunc并没有运行 复制代码 代码如下: def deco(func):     print 'before func'     return func def myfunc():     print 'myfunc() called'   myfunc = deco(myfunc) 测试2 需要的deco中调用myfunc,这样才可以执行 复制代码 代码如下: def deco(func):     print 'before func'     func()   

  • 九步学会Python装饰器

    本文实例讲述了Python装饰器.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖.多练习是好的学习方式. 第一步:最简单的函数,准备附加额外功能 # -*- 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 # -*- coding:gbk -

  • Python中的各种装饰器详解

    Python装饰器,分两部分,一是装饰器本身的定义,一是被装饰器对象的定义. 一.函数式装饰器:装饰器本身是一个函数. 1.装饰函数:被装饰对象是一个函数 [1]装饰器无参数: a.被装饰对象无参数: 复制代码 代码如下: >>> def test(func):     def _test():         print 'Call the function %s().'%func.func_name         return func()     return _test >

  • 介绍Python的@property装饰器的用法

    在绑定属性时,如果我们直接把属性暴露出去,虽然写起来很简单,但是,没办法检查参数,导致可以把成绩随便改: s = Student() s.score = 9999 这显然不合逻辑.为了限制score的范围,可以通过一个set_score()方法来设置成绩,再通过一个get_score()来获取成绩,这样,在set_score()方法里,就可以检查参数: class Student(object): def get_score(self): return self._score def set_s

  • 简单说明Python中的装饰器的用法

    简单说明Python中的装饰器的用法

    装饰器对与Python新手以至于熟悉Python的人都是一个难理解, 难写的东西. 那么今天就分享一下我对Python 装饰器的理解 所谓装饰器仅仅是一种语法糖, 可作用的对象可以是函数也可以是类, 装饰器本身是一个函数, 其主要工作方式就是将被装饰的类或者函数当作参数传递给装饰器函数, 比如定义如下装饰器 import time def run_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() r = func(*arg

  • 举例讲解Python中装饰器的用法

    由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数. >>> def now(): ... print '2013-12-25' ... >>> f = now >>> f() 2013-12-25 函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字: >>> now.__name__ 'now' >>> f.__name__ 'now' 现在,假设我们要增强now()函数的功能,比

  • Python中装饰器高级用法详解

    在Python中,装饰器一般用来修饰函数,实现公共功能,达到代码复用的目的.在函数定义前加上@xxxx,然后函数就注入了某些行为,很神奇!然而,这只是语法糖而已. 场景 假设,有一些工作函数,用来对数据做不同的处理: def work_bar(data): pass def work_foo(data): pass 我们想在函数调用前/后输出日志,怎么办? 傻瓜解法 logging.info('begin call work_bar') work_bar(1) logging.info('cal

  • 深入理解Python中装饰器的用法

    因为函数或类都是对象,它们也能被四处传递.它们又是可变对象,可以被更改.在函数或类对象创建后但绑定到名字前更改之的行为为装饰(decorator). "装饰器"后隐藏了两种意思--一是函数起了装饰作用,例如,执行真正的工作,另一个是依附于装饰器语法的表达式,例如,at符号和装饰函数的名称. 函数可以通过函数装饰器语法装饰: @decorator # ② def function(): # ① pass 函数以标准方式定义.① 以@做为定义为装饰器函数前缀的表达式②.在 @ 后的部分必须

  • Python中装饰器学习总结

    本文研究的主要内容是Python中装饰器相关学习总结,具体如下. 装饰器(decorator)功能 引入日志 函数执行时间统计 执行函数前预备处理 执行函数后清理功能 权限校验等场景 缓存 装饰器示例 例1:无参数的函数 from time import ctime, sleep def timefun(func): def wrappedfunc(): print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime())) func() return wr

  • Python中装饰器的基本功能理解

    目录 前言 什么是装饰器 Python 函数的基本特性 函数名的本质: 将函数作为变量使用: 进一步实现装饰器 使用Python装饰器语句: 总结 前言 在 python 中,装饰器由于是 python 语言自带的一个功能,因此,对于其实现以及其用法就会感到比较奇怪,这里我记录一下对它的理解,加深自己的印象. 什么是装饰器 对于什么是装饰器,我们其实应该知道为什么会存在装饰器. ​ 装饰器是 python 引入的一个非常有意思的功能,它主要用于解决想要在原有函数或类的基础上进行功能扩展,但又不会

  • 理解python中装饰器的作用

    装饰器的作用就是用一个新函数封装旧函数(是旧函数代码不变的情况下增加功能)然后会返回一个新函数,新函数就叫做装饰器,一般为了简化装饰器会用语法糖@新函数来简化 例子: 这是一段代码,但功能太少,要对这个进行增强,但又不能改变代码. def hello(): return "hello world!" 现在我们的需求是要增强hello()函数的功能,希望给返回加上HTML标签,比如<i>hello world</i>,但要求我们不得改变hello()函数原来的定义

  • 简单上手Python中装饰器的使用

    Python的装饰器可以实现在代码运行期间修改函数的上下文, 即可以定义函数在执行之前进行何种操作和函数执行后进行何种操作, 而函数本身并没有任何的改变. 这个看起来很复杂, 实际上应用到了我之前说过的闭包的概念, 仔细看一看, 其实并不复杂. 首先, 我们先定义一个函数, 这个函数可以输出我的个人昵称: def my_name(): print "Yi_Zhi_Yu" my_name() # Yi_Zhi_Yu 那假如我需要在个人昵称输出前, 在输出我的个人uid呢, 当然, 要求是

  • 举例讲解Python中的迭代器、生成器与列表解析用法

    迭代器:初探 上一章曾经提到过,其实for循环是可用于任何可迭代的对象上的.实际上,对Python中所有会从左至右扫描对象的迭代工具而言都是如此,这些迭代工具包括了for循环.列表解析.in成员关系测试以及map内置函数等. "可迭代对象"的概念在Python中是相当新颖的,基本这就是序列观念的通用化:如果对象时实际保存的序列,或者可以再迭代工具环境中一次产生一个结果的对象,那就看做是可迭代的. >>文件迭代器 作为内置数据类型的文件也是可迭代的,它有一个名为__next_

  • Python中装饰器的一个妙用

    好吧,我知道是大半夜--,但我还是觉得赶紧花上半个小时,把这最新的想法分享出来是值得的~直接进入正题~ 我们来模拟一个场景,需要你去抓去一个页面,然后这个页面有好多url也要分别去抓取,而进入这些子url后,还有数据要抓取.简单点,我们就按照三层来看,那我们的代码就是如下: 复制代码 代码如下: def func_top(url):     data_dict= {}       #在页面上获取到子url     sub_urls = xxxx       data_list = []    

  • python中装饰器级连的使用方法示例

    前言 最近在学习python,学会了为什么要使用装饰器,也明白了装饰器是什么了,但是你也许会问,是否可以在装饰器前面再添加一层装饰器,会怎么样呢?就像大楼一样,一层一层地叠在一起.其实是可以的.现在我们就来学习这种堆叠技术,与类的继承是有相似之处,可以不断地继承下去.下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 代码如下: #python 3.6 def star(func): def inner(*args, **kwargs): print("*" * 30) func(*args,

随机推荐