python中的装饰器的使用实战
【摘要】1、装饰器的理解装饰器是将一个函数镶嵌在另一个函数中进行重复使用的目的,不改变其结构,增加函数的使用方式,但是不用写过多冗余的代码
1、装饰器的理解
装饰器是将一个函数镶嵌在另一个函数中进行重复使用的目的,不改变其结构,增加函数的使用方式,但是不用写过多冗余的代码;
装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。
通常用到的功能: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;6.缓存
2、实现原理与通用写法
咱们可以从一个简单的记录函数运行时间的简单装饰器,举一反三,推导出一个通用的装饰器写法
import time
def timer(func):
'''
记录方法运行时间的装饰器
:param func: 方法
:return:函数对象
'''
def deco(*args, **kwargs):
startTime = time.time()
f = func(*args, **kwargs)
endTime = time.time()
msecs = (endTime - startTime) * 1000
print("time is %d ms" % msecs)
return f # 如果 func 有返回值得话,需要在此return回去,否则,默认返回值为 None,一般默认都返回
return deco
@timer
def test(parameter):
print("test is running!")
time.sleep(1)
return "Returned value" # 该函数有返回值,所以需要在 装饰器中的 deco 方法中 写返回值
t = test('aa')
print(t)
这是一个很简单的通用的记录时间的装饰器,从而推导出一个通用的装饰器写法:
def func_name(func): # 自定义装饰器函数名
def deco(*args, **kwargs): # 将所有参数原封不动的进行传递
print("在这个分割线之上写函数运行前的操作")
# -----------分割线-----------
f = func(*args, **kwargs)
# -----------分割线-----------
print("在这个分割线之后,return之前,写函数运行后的操作")
return f # 如果 func 有返回值得话,需要在此return回去,否则,默认返回值为 None,一般默认都返回
return deco
@func_name
def test(parameter): # 8
print("test is running!")
time.sleep(1)
return "Returned value" # 该函数有返回值,所以需要在 装饰器中的 deco 方法中 写返回值
t = test('aa')
print(t)
ok 装饰器到此可以完事了,一般情况下都能满足需求了,网上看那么多原理,有点儿浪费时间,我偏向实操型,实在不喜欢啰嗦那么多,就是干。
当然在开发过程中, 我们可能会遇到一些特殊情况,比如参数问题
1、给装饰器函数代参数(通用)
2、将执行函数的参数拆分计算等(比如:1000w的数据,拆分成100份执行等)(定制)
那就按顺序来
1、写一个代参数的装饰器
def logging(level):
def wrapper(func):
def inner_wrapper(*args, **kwargs):
print("[{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))
return func(*args, **kwargs)
return inner_wrapper
return wrapper
@logging(level='INFO')
def say(something):
print("say {}!".format(something))
# 如果没有使用@语法,等同于
# say = logging(level='INFO')(say)
@logging(level='DEBUG')
def do(something):
print("do {}...".format(something))
if __name__ == '__main__':
say('hello')
do("my work")
发现:就是在上面的通用的模板上又套了一层!!!,然后拿到里面的参数即可! so easy!!!
2、写一个参数拆分的装饰器,这个就稍微有点定制型了,不能像上面的一样通用了,举个 栗子:
def func_name(func): # 自定义装饰器函数名
def deco(*args, **kwargs): # 将所有参数原封不动的进行传递
print(args[0])
f_list = []
for i in range(0,args[0],100000):
print(i)
f_list.append(func(i))
# f_list # 这儿应该按照既定规则,继续对这个结果进行拼接,如果是写文件、入库等操作,可以不用return
return f_list # 这儿如果有返回值得话,应该是
return deco
@func_name
def test(parameter): # 8
print("test is running!")
time.sleep(1)
return "Returned value" # 该函数有返回值,所以需要在 装饰器中的 deco 方法中 写返回值
t = test(1000000)
print(t)
可以看出来,这个的定制性稍微高点,不通用,但是我们实现了我们的需求,所以,我们最应该理解并学会的是怎么用!!!
可以看出来,这个的定制性稍微高点,不通用,但是我们实现了我们的需求,所以,我们最应该理解并学会的是怎么用!!!
下面在介绍一下基于类实现的装饰器,那问题来了,我是实战派,我并没有用类装饰器的需求,所以,当个大盗吧,以后用到了不至于瞎找了!!!
装饰器函数其实是这样一个接口约束,它必须接受一个callable对象作为参数,然后返回一个callable对象。在Python中一般callable对象都是函数,但也有例外。只要某个对象重载了__call__()方法,那么这个对象就是callable的。
class Test():
def __call__(self):
print 'call me!'
t = Test()
t() # call me
像__call__这样前后都带下划线的方法在Python中被称为内置方法,有时候也被称为魔法方法。重载这些魔法方法一般会改变对象的内部行为。上面这个例子就让一个类对象拥有了被调用的行为。
回到装饰器上的概念上来,装饰器要求接受一个callable对象,并返回一个callable对象(不太严谨,详见后文)。
那么用类来实现也是也可以的。我们可以让类的构造函数__init__()接受一个函数,然后重载__call__()并返回一个函数,也可以达到装饰器函数的效果。
class logging(object):
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
print "[DEBUG]: enter function {func}()".format(
func=self.func.__name__)
return self.func(*args, **kwargs)
@logging
def say(something):
print "say {}!".format(something)
带参数的类装饰器
如果需要通过类形式实现带参数的装饰器,那么会比前面的例子稍微复杂一点。那么在构造函数里接受的就不是一个函数,而是传入的参数。通过类把这些参数保存起来。
然后在重载__call__方法是就需要接受一个函数并返回一个函数。
class logging(object):
def __init__(self, level='INFO'):
self.level = level
def __call__(self, func): # 接受函数
def wrapper(*args, **kwargs):
print "[{level}]: enter function {func}()".format(
level=self.level,
func=func.__name__)
func(*args, **kwargs)
return wrapper #返回函数
@logging(level='INFO')
def say(something):
print "say {}!".format(something)
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