Python裝飾器知識點的示例分析

這篇文章主要介紹Python裝飾器知識點的示例分析，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

首先回顧一下關于Python裝飾器以及裝飾器模式

根據Java實現裝飾器模式的，我們可以寫下面一段代碼：

import logging


def use_logging(func):
 logging.warn("%s is running" % func.__name__)
 return func

def foo():
 print('i am foo')

foo = use_logging(foo)

foo() # 調用

這個實現對于上篇文章中提到的Java使用裝飾器。上面也是一個裝飾器，實現最簡單的一個增加函數日志的功能，但是如果這個額外功能是要去檢測傳入的參數時，這時上面的就不行了。這時12步輕松搞定python裝飾器中的例子還是精妙的。

# 裝飾器
def wrapper(func):
 def checker(a, b): # 1
  if a.x < 0 or a.y < 0:
   a = Coordinate(a.x if a.x > 0 else 0, a.y if a.y > 0 else 0)
  if b.x < 0 or b.y < 0:
   b = Coordinate(b.x if b.x > 0 else 0, b.y if b.y > 0 else 0)
  ret = func(a, b)
  if ret.x < 0 or ret.y < 0:
   ret = Coordinate(ret.x if ret.x > 0 else 0, ret.y if ret.y > 0 else 0)
  return ret
 return checker


# 原函數
def add(a, b):
 return Coordinate(a.x + b.x, a.y + b.y)

# 使用裝飾 
add = wrapper(add)

細心你會發現，裝飾器函數的參數就是傳入的原函數，而內部函數的參數跟原函數一模一樣，最外層返回的是內部函數的引用，內部函數返回的是傳入參數的引用調用的結果

這里用到了函數作為參數特性，當然還有些閉包的知識，具體請看 上面提到的博客鏈接，真的講的不錯。

而上篇說到的Python裝飾 特性就是這個神奇的語法糖了，可以這樣使用

# 原函數
@wrapper
def add(a, b):
 return Coordinate(a.x + b.x, a.y + b.y)

帶參數的裝飾器

如果要實現一個帶參數的裝飾器，那要怎么寫呢

def time_diff(s):
 def decorator(func):
  def wrapper(*args, **kwargs):
   start_time = time.time()
   res = func(*args, **kwargs)
   end_time = time.time()
   print("[%s]執行程序所用時間: %s" % (s, end_time - start_time))
   return res
  return wrapper
 return decorator
 
@time_diff("polynomial_1")
def polynomial_1(n, x):
 res = 0
 for i in range(n):
  res += i*pow(x, i)
 return res

調用并執行輸出結果：

print(polynomial_1(1, 5))

[duoxiangshi_1]執行程序所用時間: 4.76837158203125e-06
0

帶參數的裝飾器需要在不帶參數裝飾器外再定義一層函數，最外層函數的返回值是第二層函數的引用。

以上是“Python裝飾器知識點的示例分析”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！