在 Python 外面,函数能够作为参数传入一个函数,函数也能够复制给变量,通过变量调用函数。装璜器能够扩大一个函数的性能,为函数做一个装璜器注解,能够把装璜器外面定义的性能于所有函数提前执行,晋升代码的复用水平。
那么当初有这样一个场景。
打卡
互联网公司外面有各种各样的职位,比方程序员、前台 …,程序员在关上电脑前,须要打卡,前台要早点来开门(其实我也不分明个别是谁开门,这里先假设为前台开门),前台开门前也须要打卡。也就是说,打卡是所有员工的最先的公共动作,那么能够把打卡这个性能抽出来作为公共逻辑。
一般函数调用办法
天然想到,能够实现如下。
def di(f):
print('%s 打卡, 滴...' % f.__name__)
return f()
def boot():
print('开机')
def open():
print('开门')
if __name__ == '__main__':
"""程序员开机之前,前台开门之前,都须要先在门外指纹机打卡。"""
di(boot)
di(open)
定义了一个函数 di(f)
,能够打印f.__name__
即f
的函数名信息,同时返回 f()的执行后果。
留神:__name__
如果作为模块导入,module.__name__
就是模块本人的名字,如果模块本人作为脚本执行,返回__main__
。
执行后果:
boot 打卡, 滴...
开机
open 打卡, 滴...
开门
这样设计,如果有很多函数都要调用,就很麻烦,那么装璜器就排上了用场。
简略装璜器 与 @语法糖
装璜器:在代码运行期间动静减少性能的形式,称之为“装璜器”(Decorator)。
简略装璜器
定义一个 di(f)
办法,还是把要执行的逻辑的函数作为参数传入,外面定义一个 wrapper
函数,返回值是 f
的执行后果。在 if __name__ == '__main__':
外面,调用了这个装璜器,不批改定义好了的函数,在运行期间动静增加性能 ” 打卡 ”。
import functools
# 简略装璜器
def di(f):
"""
程序员开机之前,前台开门之前,都须要先在门外指纹机打卡。:param f: 传入一个函数
:return:
"""
# 把原始函数的__name__等属性复制到 wrapper()
@functools.wraps(f)
def wrapper():
print('%s 打卡, 滴...' % f.__name__)
return f()
return wrapper
def boot():
print('开机')
def open():
print('开门')
if __name__ == '__main__':
# 第一种,简略装璜器
a = di(boot)
a1 = di(open)
print(a.__name__) # 后果 wrapper 加 @functools.wraps(f)后后果为 boot
a()
a1()
di(boot)
的返回值 a 就是 wrapper
函数,通过 a()
就调用了 wrapper
函数,失去 boot
的返回值。同理,di(open)
一样。
后果
boot
boot 打卡, 滴...
开机
open 打卡, 滴...
开门
因为 di(boot)
的返回值 a
就是 wrapper
函数,那么 print(a.__name__)
的后果就天经地义是是 wrapper
,咱们心愿是boot
,怎么办,functools.wraps(f)
这个注解能够把原始函数 boot
的__name__
等属性复制到 wrapper()
,把这行代码正文也能运行,那么print(a.__name__)
的后果就是wrapper
。
第二种,@ 语法糖
通过 @
语法糖,也能将装璜器利用于函数下面,举荐。
import functools
def di(f):
"""
程序员开机之前,前台开门之前,都须要先在门外指纹机打卡。:param f: 传入一个函数
:return:
"""
# 把原始函数的__name__等属性复制到 wrapper()
@functools.wraps(f)
def wrapper():
print('%s 打卡, 滴...' % f.__name__)
return f()
return wrapper
# @ 语法糖
@di
def boot2():
print('开机')
@di
def open2():
print('开门')
if __name__ == '__main__':
# 第二种,@ 语法糖
boot2()
open2()
@di
标记相当于,a2 = di(boot2) a2()
。不必这么麻烦,因为加了 @
符号标记,间接用 boot2()
调用装璜器即可。
后果
boot2 打卡, 滴...
开机
open2 打卡, 滴...
开门
业务逻辑函数须要参数
业务逻辑函数可能须要参数,比方:
def boot(name):
print('%s 开机' % name)
那么,只须要将后面的装璜器批改为:
import functools
# 业务逻辑函数须要参数
def di(f):
"""
程序员开机之前,前台开门之前,都须要先在门外指纹机打卡。:param f: 传入一个函数
:return:
"""
# 把原始函数的__name__等属性复制到 wrapper()
@functools.wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('%s 打卡, 滴...' % f.__name__)
return f(*args, **kwargs)
return wrapper
@di
def boot(name):
print('%s 开机' % name)
if __name__ == '__main__':
boot('keguang')
后果:
boot 打卡, 滴...
keguang 开机
给 wrapper
也加上 *args, **kwargs
参数,在 boot
外面间接调用 f(*args, **kwargs)
即可。顺便提一下:
*args
:能够传入一个数组参数**kwargs
:能够传入一个k-v
对参数
先后顺序对应,数组参数在前。举例:
def f(*args, **kwargs):
print('args=', args)
print('kwargs=', kwargs)
print(f(1, 2, 3, a = 'a', b = 'b'))
# 后果
# args= (1, 2, 3)
# kwargs= {'a': 'a', 'b': 'b'}
带参数的装璜器
如果装璜器也带参数,比方当初如果某个员工晚上下班来得早 < 9:00
,咱能够做个褒扬,那么相当于只须要在后面的di()
里面套一层函数,di_args
即可,在 wrapper
外面。应用这个参数
import functools
# 带参数的装璜器
def di_args(time):
def di(f):
"""
程序员开机之前,前台开门之前,都须要先在门外指纹机打卡。:param f: 传入一个函数
:return:
"""
# 把原始函数的__name__等属性复制到 wrapper()
@functools.wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs):
if time < '9:00':
print('来的真早,很棒。。。')
print('%s 打卡, 滴...' % f.__name__)
return f(*args, **kwargs)
return wrapper
return di
@di_args('8:00')
def boot(name):
print('%s 开机' % name)
if __name__ == '__main__':
boot('keguang')
参数在 @di_args('8:00')
传入即可,有点像 java
外面的注解。最初还是通过 boot('keguang')
调用即可,后果:
来的真早,很棒。。。boot 打卡, 滴...
keguang 开机
类装璜器
类装璜器次要依附类的 __call__
办法,当应用 @
模式将装璜器附加到函数上时,就会调用此办法。
# 类装璜器
class di(object):
def __init__(self, f):
self._f = f
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('decorator start...')
self._f()
print('decorator end...')
@di
def boot():
print('开机')
if __name__ == '__main__':
boot()
加上 @di
装璜器标识,会用 boot
去实例化 di
类,而后执行 __call__
函数,object
示意这个类能够传入任何类型参数。运行后果
decorator start...
开机
decorator end...
装璜器有一个典型的利用场景就是打 log
日志,如果所有逻辑都须要日志记录程序的运行状况,那么能够对这些逻辑 (函数) 加日志模块装璜器,就能达到相应目标。
最初
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