什么时候会用到python装饰器？

最新推荐文章于 2024-01-27 10:30:06 发布
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本文深入探讨了Python装饰器库的使用与原理,提供了多种装饰器的实例代码,帮助读者理解如何利用装饰器提高代码的复用性和可读性。
同步、异步无障碍:Python异步装饰器指南
qq_43629857的博客
04-29 1298
Python异步开发已经非常流行了，一些主流的组件像MySQL、Redis、RabbitMQ等都提供了异步的客户端，再处理耗时的时候不会堵塞住主线程，不但可以提高并发能力，也能减少多线程带来的cpu上下文切换以及内存资源消耗。但在业务开发的时候一些第三方库没有异步的处理方式，例如OSS、CV、其他第三方提供的SDK以及自己封装的函数有耗时等，此时还是需要借助线程来加速，再异步中就不会堵塞主线程，因此封装一个异步装饰器可以更好的处理异步，让代码更简洁。看输出结果可以发现在同步函数使用直接使用线程池。
什么是装饰器，原理应用场景及项目中哪些地用到
weixin_68953727的博客
07-28 449
总结装饰器是python三大神器(迭代器，生成器，装饰器)中比较难理解的，但是它的本质实际上就是闭包，我们在闭包函数或者类外面封装了一套逻辑，因此可以增强函数的功能，增加权限校验，事务一致性，缓存等功能，这就是装饰器，使漂亮的姑娘(函数)变得更加漂亮。3.装饰器的返回值也是⼀个函数的对象，它经常用于有切面需求的场景，实现路由传参，flask的路由传参依赖于装饰器，浏览器通过url访问到装饰器的路由，从而访问视图函数获得返回的HTML页面；7.权限的校验，在函数外层套上权限校验的代码，实现权限校验；...
python装饰器什么时候用_python装饰器介绍与使用
weixin_33295463的博客
02-21 250
python 函数对象在介绍装饰器之前，先介绍一下python的函数对象。在python中，万物皆对象，包括函数。函数也是一个对象，在python中，我们可以这样对一个函数进行处理：def func():print("--> run func")def run_func(_func):print("--> decorate")_func()run_func(func)在python中，...
菜鸟python3装饰器_python3-装饰器基础使用
weixin_42131316的博客
01-13 176
知识点简单的装饰器带有参数的装饰器带有自定义参数的装饰器类装饰器装饰器嵌套@functools.wrap装饰器使用基础使用简单的装饰器def my_decorator(func):def wrapper():print('wrapper of decorator')func()return wrapper()def test():print('test done.')test = my_decor...
python画图绘制紫荆花_什么时候会用到python装饰器
weixin_39875832的博客
12-08 278
什么时候会用到python装饰器所谓装饰器就是把函数包装一下，为函数添加一些附加功能，装饰器就是一个函数，参数为被包装的函数，返回包装后的函数：你可以试下：12345678910111213defd(fp):def_d(*arg,**karg):print"dosthbeforefp.."r=fp(*arg,**karg)p...
Python装饰器之时间装饰器
weixin_68789096的博客
01-27 1522
在日常工作中，经常会需要对一些方法的执行耗时进行统计，也方便优化性能，在一些自动化测试时需要判断被测对象的执行耗时是否超时。要实现这些功能的，并且可复用的话，装饰器是一个不错的选择。
装饰器的使用场景
jialili122的博客
03-26 1036
装饰器常用于：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 1、类型检查 不同函数的参数可能会不同，有可能是list，也有可能是dict，所以要对所有函数进行参数检查的话，可以直接加上装饰器来完成 from functools import wraps def require_ints(func): @wraps(func) # 将func的信息复...
Python装饰器的函数式编程详解
12-25
Python的装饰器的英文名叫Decorator，当你看到这个英文名的时候，你可能会把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了，其实这是完全不同的两个东西。虽然好像，他们要干的事都很相似——都是想要对一个已有的模块做...
简单了解python装饰器原理及使用方法
12-23
这篇文章主要介绍了简单了解python装饰器原理及使用方法,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 如果你接触 Python 有一段时间了的话，想必你对 @ 符号...
python装饰器详解,python装饰器笔记心得.doc
10-01
Python装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼。这也是Python面试中必问的问题。但对于好多初次接触这个知识的人来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了...
Python函数装饰器实现方法详解
09-19
除了类装饰器，我们还可以使用`def`定义一个函数装饰器，通常会用到闭包来保持局部状态。例如： ```python def tracer(func): def wrapper(*args, **kwargs): global calls calls += 1 print(f'call {calls}...
python装饰器，计算程序运行时间
coco800508的博客
11-18 769
python装饰器，计算程序运行时间
Python装饰器的使用详解
逆鳞_Kevin的博客
12-11 4743
详解介绍python装饰器的使用方式，以及组建装饰器的多种形式
python笔记12 - 装饰器，模块（时间，数学）
sinat_27864123的博客
10-31 566
2017/10/17 装饰器，模块（时间，数学） 1.装饰器decorator(专业提高篇)：     装饰器是一种函数，主要作用是用来包装另一个函数或者是类； 包装的目的：     是在不改变原函数名的情况下，改变被包装函数（对象）的行为； 装饰器函数： def 装饰器函数名(参数)：     函数块     return 函数 带装饰器函数的语法：
什么是装饰器 和他的应用场景
mache123456的博客
07-04 395
1. 什么事装饰器①装饰器的实现是由闭包支撑的 ，本质上就是⼀个python函数，它可以在让其他函数在不需 要做任何代码的变动的前提下增加额外的功能 他的返回值也是⼀个函数的对象，它经常用于有切面需求 的场景，实现路由传参，flask的路由传参依赖于装饰器，浏览 器通过url访问到装饰器的路由，从而访问视图函数获得返回的 HTML页面2. 应用的场景①可以在外层函数加上时间计算函数，计算函数运行时间。②计算函数运行次数。③缓存，实现缓存处理。④插入日志，作为函数的运行日志。⑤可以用在框架的路由传参上...
Python装饰器使用场景及实现详解
晓康的博客
05-13 831
某些时候我们想为多个函数，统一添加某种功能，比如计时统计、记录日志、缓存运算结果等等。定义装饰器函数，用它来生成一个在原函数基础添加了新功能的函数，替代原函数。我们不想在每个函数内一一添加完全相同的代码，有什么好的解决方案？
使用一个装饰器，查看函数的运行时间，及装饰器作用
qq_41159150的博客
12-03 1075
装饰器的作用： 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。 概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能 import time def deco(func): ...
一篇文章搞懂装饰器所有用法（建议收藏）
weixin_34377919的博客
05-27 589
本文的目录如下： 装饰器语法糖 入门用法：日志打印器 入门用法：时间计时器 进阶用法：带参数的函数装饰器 高阶用法：不带参数的类装饰器 高阶用法：带参数的类装饰器 使用偏函数与类实现装饰器 如何写能装饰类的装饰器？ wraps 装饰器有啥用？ 内置装饰器：property 其他装饰器：装饰器实战 01. 装饰器语法糖 如果你接触 Python 有一段时间了的话，想必你对 @ 符号一定不陌生了，...
python装饰器的使用方法
Crazy博客
10-25 5403
装饰器在 python 中使用的频率非常高，它可以在不改动原有函数的基础上对其进行增强功能。下面主要是介绍装饰器的各种用法，并理解其运行过程。装饰器的用法很多，封装成库，给其他人使用也非常的方便，我们需要理解它的运行过程，才能更好的使用它。
Python中如何实现装饰器？
最新发布
05-08
<think>嗯，用户问的是如何在Python中实现装饰器。首先，我得回忆一下装饰器的基本概念。装饰器本质上是一个函数，它用来修改其他函数的功能，让代码更简洁，同时不改变原函数的定义。那怎么实现呢？可能需要用到闭包和函数作为参数传递。 首先，我应该从最简单的装饰器例子开始。比如，一个记录函数执行时间的装饰器。这时候，装饰器函数需要接受一个函数作为参数，然后返回一个新的函数。新函数里包裹着原函数的调用，并添加计时的逻辑。 然后，可能需要解释装饰器的语法糖@符号的使用方式。用户可能知道在函数定义前加@decorator，但具体原理是怎样的呢？其实这就是把下面的函数作为参数传给装饰器函数，并将返回的新函数替换原函数。 接下来，用户可能还会遇到带参数的装饰器的情况。这时候需要再嵌套一层函数，用来接受参数，并返回真正的装饰器函数。比如，一个可以自定义重试次数的装饰器，参数是重试次数，装饰器根据这个参数来执行多次重试。 还有，类装饰器也是一个点。用类来实现装饰器的话，可以通过__call__方法，这样类的实例就可以像函数一样被调用。这可能在某些情况下更方便，尤其是需要维护状态的时候。 然后，可能需要提到functools.wraps的作用，用来保留原函数的元数据，比如函数名和文档字符串。否则，被装饰后的函数会丢失这些信息，这在调试时可能会有问题。 最后，应用场景的例子也很重要。比如日志记录、性能测试、权限校验、缓存等，都是装饰器的常见用途。用户可能想知道实际中如何应用这些装饰器，所以举几个具体的例子会有帮助。需要确保代码示例正确，并且解释清晰。比如，先展示一个简单的装饰器，然后逐步增加复杂度，包括参数和类装饰器。同时，要注意语法是否正确，比如闭包的结构，参数传递是否正确，装饰器的正确使用方式等。 可能用户还会混淆装饰器和闭包的概念，或者不理解装饰器的执行顺序。比如，多个装饰器堆叠时的执行顺序是从下往上，但应用顺序是从内到外。这时候可能需要举例说明多个装饰器的情况。 总结一下，回答的结构应该是先介绍装饰器的基本概念，然后给出简单装饰器的实现代码，解释代码的工作原理。接着讨论带参数的装饰器和类装饰器，最后提到常见应用场景和注意事项，比如使用wraps保留元数据。相关问题可以涉及更深入的装饰器原理、多个装饰器的执行顺序、类装饰器的实现，或者装饰器在框架中的使用，比如Flask的路由装饰器。</think>Python中实现装饰器需要理解函数作为一等对象和闭包的概念。装饰器本质上是一个接受函数作为参数并返回新函数的可调用对象。以下是三种常见装饰器实现方式及详细解释： ```python import time from functools import wraps # 1. 基础装饰器 def simple_decorator(func): @wraps(func) # 保留原始函数元信息 def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Before calling {func.__name__}") result = func(*args, **kwargs) print(f"After calling {func.__name__}") return result return wrapper # 2. 带参数的装饰器 def retry_decorator(max_retries=3): def decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): for attempt in range(max_retries): try: return func(*args, **kwargs) except Exception as e: print(f"Attempt {attempt+1} failed: {str(e)}") if attempt == max_retries - 1: raise return None return wrapper return decorator # 3. 类装饰器 class TimingDecorator: def __init__(self, func): self.func = func wraps(func)(self) # 保持函数元信息 def __call__(self, *args, **kwargs): start = time.perf_counter() result = self.func(*args, **kwargs) elapsed = time.perf_counter() - start print(f"{self.func.__name__} took {elapsed:.4f} seconds") return result # 使用示例 @simple_decorator def greet(name): """简单的问候函数""" print(f"Hello, {name}!") @retry_decorator(max_retries=2) def risky_operation(): """可能失败的操作""" import random if random.random() < 0.8: raise ValueError("Operation failed") return "Success" @TimingDecorator def calculate_sum(n): """计算累加和""" return sum(range(n+1)) # 测试调用 greet("Alice") print(risky_operation()) print(calculate_sum(1000000)) ``` 代码解释： 1. `simple_decorator` 展示基本装饰器结构： - 接收被装饰函数作为参数 - 定义内部包装函数 `wrapper` 添加额外功能 - 使用 `@wraps` 保持原函数元数据 2. `retry_decorator` 实现带参数的装饰器： - 外层函数接收装饰器参数 - 中间层接收被装饰函数 - 内层包装函数实现重试逻辑 3. `TimingDecorator` 类装饰器： - 通过实现 `__call__` 方法使类实例可调用 - 在 `__call__` 方法中添加计时功能 - 使用 `wraps` 保持原函数元数据 关键要点： - 装饰器在导入时立即执行（函数定义阶段） - 装饰器执行顺序：从下往上装饰，从上往下调用 - 使用 `functools.wraps` 保持函数元信息 - 带参数装饰器需要三层嵌套结构
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