老生常谈Python进阶之装饰器
函数也是对象
要理解Python装饰器,首先要明白在Python中,函数也是一种对象,因此可以把定义函数时的函数名看作是函数对象的一个引用。既然是引用,因此可以将函数赋值给一个变量,也可以把函数作为一个参数传递或返回。同时,函数体中也可以再定义函数。
装饰器本质
可以通过编写一个纯函数的例子来还原装饰器所要做的事。
def decorator(func): def wrap(): print("Doing someting before executing func()") func() print("Doing someting after executing func()") return wrap def fun_test(): print("func") fun_test = decorator(fun_test) fun_test() # Output: # Doing someting before executing func() # func # Doing someting after executing func()
fun_test所指向的函数的引用传递给decorator()函数
decorator()函数中定义了wrap()子函数,这个子函数会调用通过func引用传递进来的fun_test()函数,并在调用函数的前后做了一些其他的事情
decorator()函数返回内部定义的wrap()函数引用
fun_test接收decorator()返回的函数引用,从而指向了一个新的函数对象
通过fun_test()调用新的函数执行wrap()函数的功能,从而完成了对fun_test()函数的前后装饰
Python中使用装饰器
在Python中可以通过@符号来方便的使用装饰器功能。
def decorator(func): def wrap(): print("Doing someting before executing func()") func() print("Doing someting after executing func()") return wrap @decorator def fun_test(): print("func") fun_test() # Output: # Doing someting before executing func() # func # Doing someting after executing func()
装饰的功能已经实现了,但是此时执行:
print(fun_test.__name__) # Output: # wrap
fun_test.__name__已经变成了wrap,这是应为wrap()函数已经重写了我们函数的名字和注释文档。此时可以通过functools.wraps来解决这个问题。wraps接受一个函数来进行装饰,并加入了复制函数名称、注释文档、参数列表等等功能。这可以让我们在装饰器里面访问在装饰之前的函数的属性。
更规范的写法:
from functools import wraps def decorator(func): @wraps(func) def wrap(): print("Doing someting before executing func()") func() print("Doing someting after executing func()") return wrap @decorator def fun_test(): print("func") fun_test() print(fun_test.__name__) # Output: # Doing someting before executing func() # func # Doing someting after executing func() # fun_test
带参数的装饰器
通过返回一个包裹函数的函数,可以模仿wraps装饰器,构造出一个带参数的装饰器。
from functools import wraps def loginfo(info='info1'): def loginfo_decorator(func): @wraps(func) def wrap_func(*args, **kwargs): print(func.__name__ + ' was called') print('info: %s' % info) return func(*args, **kwargs) return wrap_func return loginfo_decorator @loginfo() def func1(): pass func1() # Output: # func1 was called # info: info1 @loginfo(info='info2') def func2(): pass func2() # Output: # func2 was called # info: info2
装饰器类
通过编写类的方法也可以实现装饰器,并让装饰器具备继承等面向对象中更实用的特性
首先编写一个装饰器基类:
from functools import wraps class loginfo: def __init__(self, info='info1'): self.info = info def __call__(self, func): @wrap def wrap_func(*args, **kwargs): print(func.__name__ + ' was called') print('info: %s' % self.info) self.after() # 调用after方法,可以在子类中实现 return func(*args, **kwargs) return wrap_func def after(self): pass @loginfo(info='info2') def func1(): pass # Output: # func1 was called # info: info1
再通过继承loginfo类,扩展装饰器的功能:
class loginfo_after(loginfo): def __init__(self, info2='info2', *args, **kwargs): self.info2 = info2 super(loginfo_after, self).__init__(*args, **kwargs) def after(self): print('after: %s' % self.info2) @loginfo_after() def func2(): pass func2() # Output: # func2 was called # info: info1 # after: info2
以上这篇老生常谈Python进阶之装饰器就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
下一篇: 动态代理的5模式使用示例和Mixin模式