Python - 裝飾器decorator

HackerShell 發布于2019-07-30 17:47 / 1260人閱讀

摘要：在這種代碼運行期間動態增加功能的方式，稱之為裝飾器。四接收特定類型參數的裝飾器裝飾器可以接收參數，當調用裝飾器返回的函數時，也就調用了包裹函數，把參數傳入包裹函數，它將參數傳遞給被裝飾的函數。執行結果執行結果

【題外話】心塞塞心情down down down 有段時間沒用裝飾器了，然后然后問著就跪了~~~
回來翻了翻資料和代碼......

一、什么是裝飾器

裝飾器，decorator，本質上是一個Python函數，它可以讓其他函數在不需要做任何代碼變動的前提下增加額外功能，裝飾器的返回值也是一個函數對象。

裝飾器通過不修改核心代碼而增強核心代碼部分的功能。例如在函數前插入日志、權限校驗、事務處理等場景。
而且可以抽離出大量與函數功能無關的雷同代碼并重用。

二、早期實現：不是裝飾器的裝飾器

Python中函數也可以看做是一個對象，可以賦值給變量，并通過變量調用該函數。

例如：

def foo():
   print("2017-06-08")
f = foo    # 將函數賦值給變量，f為函數對象
f()
# 返回結果：
2017-06-08

三、語法糖@ 實現簡單裝飾器

假設現在要增強foo()的功能，例如，在函數調用前打印日志。但是又不希望修改foo()函數的定義。在這種代碼運行期間動態增加功能的方式，稱之為“裝飾器”。
如下：

def testfunc(func):
    print("testfunc")
    def wrapper():
        print("%s %s() called" %(time.ctime(),func.__name__))
        return func()
    return wrapper
@testfunc 
def foo():
    print("foo1()")

foo()  # 相當于執行testfunc(foo) ->wrapper(foo) -> foo()

執行結果：

testfunc
Wed Sep 12 15:01:13 2018 foo() called
foo1()

說明：執行foo()前，先執行testfunc(foo)，再執行wrapper()，返回時調用foo()本身。

四、接收特定類型參數的裝飾器

裝飾器可以接收參數，當調用裝飾器返回的函數時，也就調用了包裹函數，把參數傳入包裹函數，它將參數傳遞給被裝飾的函數。

如下：

def testfunc_with_args(func):
    def wrapper_argus(arg1, arg2):
        print("I got args! Look:", arg1, arg2)
        func(arg1, arg2)
    return wrapper_argus
@testfunc_with_args
def full_name(first_name, last_name):  # 帶參數，將參數傳給被裝飾的函數
    print("My name is", first_name, last_name)

full_name("Peter", "Venkman")  # 調用

執行結果：

I got args! Look: Peter Venkman
My name is Peter Venkman

五、帶不定參數的裝飾器

當有多個函數需要調用裝飾器，但是函數的參數各不同時，該如何實現呢？總不能一個函數對應一個裝飾器吧。這時候就可以用帶不定參數的裝飾器進行實現。
如下：

def log(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):        # 可接受各種參數
        print("call %s():"% func.__name__)
        return func(*args,**kwargs)     # 返回一個函數
    return wrapper                      # 裝飾器返回一個函數，進入到wrapper()

@log      # @log放到now()的定義處，相當于執行語句：now = log(now)
def now_1(a,b):
    print("now()1:a+b = ",a+b)
@log
def now_2(a,b,c):
    print("now_2():a+b+c = ",a+b+c)

now_1(1,2)
now_2(1,2,3)

運行一下哦~

六、多個裝飾器

當一個函數想要加入多項功能時，可以考慮使用多層裝飾器，就是要注意一下裝飾器的執行順序。
舉個栗子：

# 注意代碼的執行順序
def deco_1(func):
    print("------111111------")
    def wrapper(*args,**kwargs):    # 包裹函數，參數與原函數的參數一致
        print("start: this is deco_1.")
        func(*args,**kwargs)
        print("end: deco_1.")
    return wrapper  # 返回值是一個包裹函數
def deco_2(func):
    print("------222222------")
    def wrapper(*args,**kwargs):
        print("start: this is deco_2.")
        func(*args,**kwargs)
        print("end: deco_2.")
    return wrapper

@deco_1
@deco_2
def now_1(a,b):
    print("now()1:a+b = ",a+b)

now_1(1,2)

運行結果：

# 結果，注意執行順序：
------222222------
------111111------
start: this is deco_1.
start: this is deco_2.
now()1:a+b =  3
end: deco_2.
end: deco_1.

七、裝飾器本身帶參數

除了給被裝飾的函數帶參數，裝飾器本身也可以帶參數。

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))

@logging(level="DEBUG")
def do(something):
    print("do {}...".format(something))

say("hello")
do("my work")

執行結果：

# 執行結果：
[INFO]: enter function say()
say hello!
[DEBUG]: enter function do()
do my work...

? thanks for watching, keep on updating...

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