Python 装饰器

什么是装饰器

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。它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。

本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。

例子

定义一个打印日志的装饰器

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

log是一个装饰器,接收一个函数作为输入参数,并返回一个函数。

@log
def now():
    print("2019-03-07")

now()

运行结果为:
call now:
2019-03-07

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是一个装饰器,返回一个函数(对象),所以原来的now()函数仍然存在,只是现在同名的now变量指向了新函数,于是调用now()将执行新函数,即在log()中返回的wrapper()函数
所以:

f = log(now)
print(f == now())

False

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 decorate(func):
        def wrapper(*args, **wk):
             print("%s %s:" %(text, func.__name___))
             return func(*args, **wk)
        return wrapper
    return decorate

@log('execute')
def now():
    print(‘2019-03-07')

now()

输出结果为:
execute now:
2019-03-07

此时,now.__name__变成了wrapper,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。

import functools

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

# 或者带参数的log
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

练习

  1. 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
def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print("begin %s" %func.__name__)
        f = func(*args, **kw)
        print("end %s" %func.__name__)
        return f
    return wrapper

@log()
def now():
    print('2019-03-07')

now()
  1. 写出一个@log的decorator,使它既支持:
@log
def f():
    pass

又支持:

@log('execute')
def f():
    pass
# 设置默认参数为空
def log(text = ''):
    def decorate(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print("%s %s" %(text, func.__name__))
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorate

@log()
def now():
    print(time.time())


@log('execute')
def now2():
    print(time.time())

now()
now2()
内容概要:本文详细介绍了CCF-GESP认证的学习资源与知识点指南,分为官方资源与平台、知识点学习与解析、备考策略与工具、实战项目与进阶资源以及学习工具推荐五个部分。官方资源包括CCF数字图书馆提供的免费真题库、一站式学习平台和GESP官网的最新真题下载及考试环境说明。知识点学习部分涵盖Python、C++和图形化编程(Scratch)的核心内容与实战案例。备考策略方面,提了基础、强化和冲刺三个阶段的分阶段计划,并强调了在线题库模拟测试与社区交流的重要性。实战项目与进阶资源则为不同编程语言提供了具体的应用场景,如Python的智能客服机器人和C++的并行编程与嵌入式开发。最后,推荐了多种学习工具,如代码编辑器VS Code、模拟考试平台和社区支持渠道。 适合人群:准备参加CCF-GESP认证考试的考生,特别是对Python、C++或Scratch编程语言有兴趣的学习者。 使用场景及目标:①帮助考生系统化地学习官方资源,熟悉考试形式和内容;②通过分阶段的备考策略,提高应试能力和编程技能;③利用实战项目和进阶资源,增强实际编程经验和解决复杂问题的能力。 阅读建议:建议考生按照文章中的分阶段备考策略逐步推进学习进度,充分利用官方提供的资源进行练习和模拟测试,并积极参与社区交流以获取更多备考经验和疑难解答。
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