python 入门随笔记（一）（装饰器）

最新推荐文章于 2022-10-11 20:50:56 发布

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#python #入门 #装饰器

本文详细解析了Python装饰器的工作原理，包括装饰器的执行时机、对不同类型的函数进行装饰的方法，以及如何实现通用装饰器和类装饰器。通过丰富的代码示例，帮助读者掌握装饰器的使用技巧。

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装饰器

先看代码：

def w1(func):
    print('---装饰前---')
    def inner():
        print('...装饰...')
        func()

    return inner


@w1
def f1():
    print('f1 called')


@w1
def f2():
    print('f2 called')


f1()
print("+++++++++++++")
f2()

运行结果：

装饰器原理

首先，开看我们的装饰器函数w1，该函数接收一个参数func，其实就是接收一个方法名，w1内部又定义一个函数inner，在inner函数中增加装饰，并在装饰后调用传进来的参数func，同时w1的返回值为内部函数inner，其实就是一个闭包函数。

然后，再来看一下，在f1上增加@w1，那这是什么意思呢？当python解释器执行到这句话的时候，会去调用w1函数，同时将被装饰的函数名作为参数传入(此时为f1)，根据闭包一文分析，在执行w1函数的时候，此时直接把inner函数返回了，同时把它赋值给f1，此时的f1已经不是未加装饰时的f1了，而是指向了w1.inner函数地址。

接下来，在调用f1()的时候，其实调用的是w1.inner函数，那么此时就会先执行权限验证，然后再调用原来的f1()，该处的f1就是通过装饰传进来的参数f1。

这样下来，就完成了对f1的装饰，实现了装饰。

装饰器知识点

执行时机

了解了装饰器的原理后，那么它的执行时机是什么样呢，接下来就来看一下。
国际惯例，先上代码：

def w1(fun):
    print('...装饰器开始装饰...')

    def inner():
        print('...验证权限...')
        fun()

    return inner


@w1
def test():
    print('test')

test()

运行结果：

由此可以发现，当python解释器执行到@w1时，就开始进行装饰了，相当于执行了如下代码：

test = w1(test)

两个装饰器执行流程和装饰结果

当有两个或两个以上装饰器装饰一个函数时，那么执行流程和装饰结果是什么样的呢？同样，还是以代码来说明问题。

def makeBold(fun):
    print('----a----')

    def inner():
        print('----1----')
        return '<b>' + fun() + '</b>'

    return inner


def makeItalic(fun):
    print('----b----')

    def inner():
        print('----2----')
        return '<i>' + fun() + '</i>'

    return inner


@makeBold
@makeItalic
def test():
    print('----c----')
    print('----3----')
    return 'hello python decorator'


ret = test()
print(ret)

运行结果：

可以发现，先用第二个装饰器(makeItalic)进行装饰，接着再用第一个装饰器(makeBold)进行装饰，而在调用过程中，先执行第一个装饰器(makeBold)，接着再执行第二个装饰器(makeItalic)。

为什么呢，分两步来分析一下。

装饰时机通过上面装饰时机的介绍，我们可以知道，在执行到@makeBold的时候，需要对下面的函数进行装饰，此时解释器继续往下走，发现并不是一个函数名，而又是一个装饰器，这时候，@makeBold装饰器暂停执行，而接着执行接下来的装饰器@makeItalic，接着把test函数名传入装饰器函数，从而打印’b’，在makeItalic装饰完后，此时的test指向makeItalic的inner函数地址，这时候有返回来执行@makeBold，接着把新test传入makeBold装饰器函数中，因此打印了’a’。
在调用test函数的时候，根据上述分析，此时test指向makeBold.inner函数，因此会先打印‘1‘，接下来，在调用fun()的时候，其实是调用的makeItalic.inner()函数，所以打印‘2‘，在makeItalic.inner中，调用的fun其实才是我们最原声的test函数，所以打印原test函数中的‘c‘，‘3‘，所以在一层层调完之后，打印的结果为<b><i>hello python decorator</i></b> 。

对无参函数进行装饰

上面例子中的f1 f2都是对无参函数的装饰，不再单独举例

对有参函数进行装饰

在使用中，有的函数可能会带有参数，那么这种如何处理呢？
代码优先：

def w_say(fun):
    """
    如果原函数有参数，那闭包函数必须保持参数个数一致，并且将参数传递给原方法
    """

    def inner(name):
        """
        如果被装饰的函数有行参，那么闭包函数必须有参数
        :param name:
        :return:
        """
        print('say inner called')
        fun(name)

    return inner


@w_say
def hello(name):
    print('hello ' + name)


hello('wangcai')

运行结果：

如果多个或者不定长参数呢，该如何处理呢？看看下面的代码你就懂了：

def w_add(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print('add inner called')
        func(*args, **kwargs)

    return inner


@w_add
def add(a, b):
    print('%d + %d = %d' % (a, b, a + b))


@w_add
def add2(a, b, c):
    print('%d + %d + %d = %d' % (a, b, c, a + b + c))


add(2, 4)
add2(2, 4, 6)

运行结果：

利用python的可变参数轻松实现装饰带参数的函数。

对带返回值的函数进行装饰

下面对有返回值的函数进行装饰，按照之前的写法，代码是这样的

def w_test(func):
    def inner():
        print('w_test inner called start')
        func()
        print('w_test inner called end')
    return inner


@w_test
def test():
    print('this is test fun')
    return 'hello'


ret = test()
print('ret value is %s' % ret)

运行结果：

可以发现，此时，并没有输出test函数的‘hello’,而是None，那是为什么呢，可以发现，在inner函数中对test进行了调用，但是没有接受不了返回值，也没有进行返回，那么默认就是None了，知道了原因，那么来修改一下代码：

def w_test(func):
    def inner():
        print('w_test inner called start')
        str = func()
        print('w_test inner called end')
        return str

    return inner


@w_test
def test():
    print('this is test fun')
    return 'hello'


ret = test()
print('ret value is %s' % ret)

运行结果：

带参数的装饰器

介绍了对带参数的函数和有返回值的函数进行装饰，那么有没有带参数的装饰器呢，如果有的话，又有什么用呢？
答案肯定是有的，接下来通过代码来看一下吧。

def func_args(pre='xiaoqiang'):
    def w_test_log(func):
        def inner():
            print('...记录日志...visitor is %s' % pre)
            func()

        return inner

    return w_test_log


# 带有参数的装饰器能够起到在运行时，有不同的功能

# 先执行func_args('wangcai')，返回w_test_log函数的引用
# @w_test_log
# 使用@w_test_log对test_log进行装饰
@func_args('wangcai')
def test_log():
    print('this is test log')


test_log()

运行结果：

简单理解，带参数的装饰器就是在原闭包的基础上又加了一层闭包，通过外层函数func_args的返回值w_test_log就看出来了，具体执行流程在注释里已经说明了。
好处就是可以在运行时，针对不同的参数做不同的应用功能处理。

通用装饰器

介绍了这么多，在实际应用中，如果针对没个类别的函数都要写一个装饰器的话，估计就累死了，那么有没有通用万能装饰器呢，答案肯定是有的，废话不多说，直接上代码。

def w_test(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        ret = func(*args, **kwargs)
        return ret

    return inner


@w_test
def test():
    print('test called')


@w_test
def test1():
    print('test1 called')
    return 'python'


@w_test
def test2(a):
    print('test2 called and value is %d ' % a)


test()
test1()
test2(9)

运行结果：

类装饰器

装饰器函数其实是一个接口约束，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，但是也有例外。比如只要某个对象重写了call方法，那么这个对象就是callable的。

当创建一个对象后，直接去执行这个对象，那么是会抛出异常的，因为他不是callable，无法直接执行，但进行修改后，就可以直接执行调用了，如下

class Test(object):
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print('call called')


t = Test()
print(t())

运行结果：

下面，引入正题，看一下如何用类装饰函数。

class Test(object):
    def __init__(self, func):
        print('test init')
        print('func name is %s ' % func.__name__)
        self.__func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print('装饰器中的功能')
        self.__func()


@Test
def test():
    print('this is test func')


test()

运行结果：