Python装饰器学习

mmdetection各模块拆解(一)数据读取与处理 阅读详情

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

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# -*- 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

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# -*- coding:gbk -*-
'''示例2: 替换函数(装饰)
装饰函数的参数是被装饰的函数对象,返回原函数对象
装饰的实质语句: myfunc = deco(myfunc)'''
 
def deco(func):
    print("before myfunc() called.")
    func()
    print("  after myfunc() called.")
    return func
 
def myfunc():
    print(" myfunc() called.")
 
myfunc= deco(myfunc)
 
myfunc()
myfunc()

第三步:使用语法糖@来装饰函数

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# -*- coding:gbk -*-
'''示例3: 使用语法糖@来装饰函数,相当于“myfunc = deco(myfunc)”
但发现新函数只在第一次被调用,且原函数多调用了一次'''
 
def deco(func):
    print("before myfunc() called.")
    func()
    print("  after myfunc() called.")
    return func
 
@deco
def myfunc():
    print(" myfunc() called.")
 
myfunc()
myfunc()

第四步:使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用

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'''示例4: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用,
内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象'''
 
def deco(func):
    def _deco():
        print("before myfunc() called.")
        func()
        print("  after myfunc() called.")
        # 不需要返回func,实际上应返回原函数的返回值
    return _deco
 
@deco
def myfunc():
    print(" myfunc() called.")
    return 'ok'
 
myfunc()
myfunc()

第五步:对带参数的函数进行装饰

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'''示例5: 对带参数的函数进行装饰,
内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象'''
 
def deco(func):
    def _deco(a, b):
        print("before myfunc() called.")
        ret= func(a, b)
        print("  after myfunc() called. result: %s" % ret)
        return ret
    return _deco
 
@deco
def myfunc(a, b):
    print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
    return a+ b
 
myfunc(1,2)
myfunc(3,4)

第六步:对参数数量不确定的函数进行装饰

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'''示例6: 对参数数量不确定的函数进行装饰,
参数用(*args, **kwargs),自动适应变参和命名参数'''
 
def deco(func):
    def _deco(*args,**kwargs):
        print("before %s called." % func.__name__)
        ret= func(*args,**kwargs)
        print("  after %s called. result: %s" % (func.__name__, ret))
        return ret
    return _deco
 
@deco
def myfunc(a, b):
    print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
    return a+b
 
@deco
def myfunc2(a, b, c):
    print(" myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c))
    return a+b+c
 
myfunc(1,2)
myfunc(3,4)
myfunc2(1,2,3)
myfunc2(3,4,5)

第七步:让装饰器带参数

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'''示例7: 在示例4的基础上,让装饰器带参数,
和上一示例相比在外层多了一层包装。
装饰函数名实际上应更有意义些'''
 
def deco(arg):
    def _deco(func):
        def __deco():
            print("before %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
            func()
            print("  after %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
        return __deco
    return _deco
 
@deco("mymodule")
def myfunc():
    print(" myfunc() called.")
 
@deco("module2")
def myfunc2():
    print(" myfunc2() called.")
 
myfunc()
myfunc2()

第八步:让装饰器带 类 参数

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'''示例8: 装饰器带类参数'''
 
class locker:
    def __init__(self):
        print("locker.__init__() should be not called.")
         
    @staticmethod
    def acquire():
        print("locker.acquire() called.(这是静态方法)")
         
    @staticmethod
    def release():
        print("  locker.release() called.(不需要对象实例)")
 
def deco(cls):
    '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
    def _deco(func):
        def __deco():
            print("before %s called [%s]." % (func.__name__,cls))
            cls.acquire()
            try:
                return func()
            finally:
                cls.release()
        return __deco
    return _deco
 
@deco(locker)
def myfunc():
    print(" myfunc() called.")
 
myfunc()
myfunc()

第九步:装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中,同时演示了对一个函数应用多个装饰器

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# -*- coding:gbk -*-
'''mylocker.py: 公共类 for 示例9.py'''
 
class mylocker:
    def __init__(self):
        print("mylocker.__init__() called.")
         
    @staticmethod
    def acquire():
        print("mylocker.acquire() called.")
         
    @staticmethod
    def unlock():
        print("  mylocker.unlock() called.")
 
class lockerex(mylocker):
    @staticmethod
    def acquire():
        print("lockerex.acquire() called.")
         
    @staticmethod
    def unlock():
        print("  lockerex.unlock() called.")
 
def lockhelper(cls):
    '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
    def _deco(func):
        def __deco(*args,**kwargs):
            print("before %s called." % func.__name__)
            cls.acquire()
            try:
                return func(*args,**kwargs)
            finally:
                cls.unlock()
        return __deco
    return _deco

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'''示例9: 装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中
同时演示了对一个函数应用多个装饰器'''
 
from mylockerimport *
 
class example:
    @lockhelper(mylocker)
    def myfunc(self):
        print(" myfunc() called.")
 
    @lockhelper(mylocker)
    @lockhelper(lockerex)
    def myfunc2(self, a, b):
        print(" myfunc2() called.")
        return a+ b
 
if __name__=="__main__":
    a= example()
    a.myfunc()
    print(a.myfunc())
    print(a.myfunc2(1,2))
    print(a.myfunc2(3,4))

下面是参考资料,当初有不少地方没看明白,真正练习后才明白些:

 Python装饰器的理解 http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17572338

python 函数装饰器学习 如果看《Python 核心编程》上的讲解还是不太清楚,我建议看这个链接: Python装饰器学习          看完之后,这里有一些总结:  其实总体说起来,装饰器其实也就是一个**函数**,一个用来**包装函数的函数**,返回一个修改之后的**函数对象**,将其重新赋值原来的标识符,并永久丧失对原始函数对象的访问。 装饰器可以让函数轻装上阵,更重要的是将函数的约束放置于接口处 阅读详情

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