python 装饰器 分析

本文深入探讨了Python装饰器的工作原理及其实现方式,通过对比Java的面向切面编程概念,详细解析了装饰器如何在Python中起到代码增强的作用,并提供了具体的代码示例。

刚开始接触装饰器的时候感觉很迷惑,装饰器类似java中面向切面的概念,java中是通过拦截和解析注解的方式来实现的,python作为一种解释语言其实现方式肯定也不一样,所以以java的角度来看装饰器,还真有些不适应。


要了解装饰器,先来看看一个python内置函数reduce:

def myadd(x, y):
    print 'x=%s y=%s' %(x, y)
    return x + y

print reduce(myadd, ('a', 'b', 'c', 'd'))

打印结果:

x=a y=b
x=ab y=c
x=abc y=d
abcd

其原理为:它通过取出序列的头两个元素,将他们传入二元函数来获得一个单一的值来实现。然后又用这个值和序列的下一个元素来获得又一个值,然后继续直到整个序列的内容都遍历完毕以及最后的值会被计算出来为止。

相当于: myadd(myadd(myadd('a','b'), 'c'),'d')

r1 = myadd('a','b')

r2 = myadd(r1, 'c')

r3 = myadd(r2, 'd')


没有看过python的内部实现,但是感觉装饰器跟reduce很类似,先来写一个装饰器函数:

def wrapDecorator(arg1, arg2='arg2', arg3='arg3'):
    print '[++]begin wrapDecorator arg1=%s arg2=%s arg3=%s' % (arg1, arg2, arg3)
    
    def wrapFunction(f):
        print '[++]begin wrapFunction f id is:%d' % id(f)
        
        def wrapFunctionCall(*arg):
            print '[++]begin wrapFunctionCall, arg is:', arg
            f(arg)
            print '[--]end wrapFunctionCall'
            
        print '[--]end wrapFunction, wrapFunctionCall id:%d' % id(wrapFunctionCall)
        return wrapFunctionCall
    
    print '[--]end wrapDecorator'
    return wrapFunction

一个很普通的函数,里面嵌套了两个内部函数,里面的内容很简单,就几个print语句,具体是干嘛用的,后话再提。

再来写一个小函数:

def myfunc(param1='my', param2='function'):
    print 'hello', param1, param2

把两个函数放到同一个py文件中,点击eclipse的run按钮,控制台不会有任何输出

然后在myfunc上加一个装饰器,美化一下:

@wrapDecorator('add Decorator')
def myfunc(param1='my', param2='function'):
    print 'hello', param1, param2

然后点击eclipse的run按钮,控制台输出如下:
[++]begin wrapDecorator arg1=add Decorator arg2=arg2 arg3=arg3
[--]end wrapDecorator
[++]begin wrapFunction f id is:11234288
[--]end wrapFunction, wrapFunctionCall id:11233968


只是申明了一下装饰器,居然开始执行程序了,脚本就是脚本。

如果进行单步调试,会看到在申明装饰器的地方,会进入函数wrapDecorator。

看来这个装饰器相当于Lisp中的宏了,在解释程序之前会把程序展开,联系到刚开始的reduce函数,reduce返回的是值,而装饰器返回的是函数,装饰器可以这么理解:

@wrapDecorator('add Decorator')
def myfunc(param1='my', param2='function'):
f1 = wrapDecorator('add Decorator') #其实f1 = wrapFunction()
f2 = wrapFunction(myfunc)           #f2 = wrapFunctionCall

最终myfunc将等于wrapFunctionCall,那么myfunc到哪儿去了呢:

所有的程序如下:test.py


def wrapDecorator(arg1, arg2='arg2', arg3='arg3'):
    print '[++]begin wrapDecorator arg1=%s arg2=%s arg3=%s' % (arg1, arg2, arg3)
    
    def wrapFunction(f):
        print '[++]begin wrapFunction f id is:%d' % id(f)
        
        def wrapFunctionCall(*arg):
            print '[++]begin wrapFunctionCall, arg is:', arg
            f(arg)               #<--------
            print '[--]end wrapFunctionCall'
            
        print '[--]end wrapFunction, wrapFunctionCall id:%d' % id(wrapFunctionCall)
        return wrapFunctionCall  #<--------
    
    print '[--]end wrapDecorator'
    return wrapFunction          #<----

@wrapDecorator('add Decorator')
def myfunc(param1='my', param2='function'):
    print 'hello', param1, param2


print '-------begin call myfunc, id :%d---------' % id(myfunc)
myfunc()

程序运行后的log如下:
[++]begin wrapDecorator arg1=add Decorator arg2=arg2 arg3=arg3
[--]end wrapDecorator
[++]begin wrapFunction f id is:11689328
[--]end wrapFunction, wrapFunctionCall id:11234288
-------begin call myfunc, id :11234288---------
[++]begin wrapFunctionCall, arg is: ()
hello () function
[--]end wrapFunctionCall


从上面的log可以看出,myfunc其实变成了wrapFunctionCall,从前的myfunc被藏到函数wrapDecorator中,变成了函数的属性f了
python在解析装饰器时,把装饰器参数,myfunc的定义全部当成参数,稀里哗啦把myfunc折腾得id都变了,比明星美容还惨。

上面程序有点问题,按照预期myfunc会打印出默认的信息: hello my function,实际打印的是hello () function,
作为myfunc的替身函数wrapFunctionCall,其接口应该跟myfunc保持一致。
如果邪恶一点,wrapFunctionCall的参数自己定,而且在wrapFunctionCall中也不调用f(),而调用其它的函数,这个装饰器就变成神器了大笑

装饰器函数中的函数名没有规则,反正对于python来说,一串数字就可以识别了,关键还是看函数的返回值

如果装饰器没有参数,那么装饰器函数就可以少一层:


def wrapDecorator1(f):
    def wrapFunctionCall(p1='another', p2='function'):
        f(p1, p2)
    return wrapFunctionCall

@wrapDecorator1
def myfunc1(param1='another', param2 ='function'):
    print 'hello', param1, param2
用类来实现装饰器:

class classDecorator(object):
    def __init__(self, arg1, arg2='arg2', arg3='arg3'):
        self.arg1 = arg1
        self.arg2 = arg2
        self.arg3 = arg3
    
    def __call__(self, f):
        self.f = f
        
        def wrapFunctionCall(p1 = 'my', p2 = 'function'):
            print '>>>>>'
            self.f(p1, p2)
            print '<<<<<'
        
        return wrapFunctionCall
        
@classDecorator('add Decorator')
def myfunc(param1='my', param2='function'):
    print 'hello', param1, param2
       
print '-------begin call myfunc, id :%d---------' % id(myfunc)
myfunc()

没有参数时也可以少一个内嵌函数:

class classDecorator(object):
    def __init__(self, f):
        self.f = f
    
    def __call__(self, p1 = 'my', p2 = 'function'):
        print '>>>>>'
        self.f(p1, p2)
        print '<<<<<'
       
        
@classDecorator
def myfunc(param1='my', param2='function'):
    print 'hello', param1, param2

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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