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裝飾器
本質是一個接受參數為函數的函數。
作用：為一個已經實現的方法添加額外的通用功能，比如日志記錄、運行計時等。
舉例
1.不帶參數的裝飾器，不用@
# 不帶參數的裝飾器
def deco_test(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("before function")
f = func(*args, **kwargs)
print("after function")
return f
return wrapper
def do_something(a,b,c):
print(a)
time.sleep(1)
print(b)
time.sleep(1)
print(c)
return a
if __name__ == '__main__':
# 不用@
f = deco_test(do_something)("1","2","3")
輸出：
before function
1
2
3
after function
個人理解：
相當于在 do_something 函數外面套了兩個輸出： before function 和 after function 。
2.不帶參數的裝飾器，用 @
# 不帶參數的裝飾器
def deco_test(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("before function")
f = func(*args, **kwargs)
print("after function")
return f
return wrapper
@deco_test
def do_something(a,b,c):
print(a)
time.sleep(1)
print(b)
time.sleep(1)
print(c)
return a
if __name__ == '__main__':
# 使用@
f = do_something("1","2","3")
輸出：
before function
1
2
3
after function
個人理解：
相當于執行 do_something 函數的時候，因為有 @ 的原因，已經知道有一層裝飾器 deco_test ，所以不需要再單獨寫 deco_test(do_something) 了。
3.帶參數的裝飾器
# 帶參數的裝飾器
def logging(level):
def wrapper(func):
def inner_wrapper(*args, **kwargs):
print("[{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))
f = func(*args, **kwargs)
print("after function: [{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))
return f
return inner_wrapper
return wrapper
@logging(level="debug")
def do_something(a,b,c):
print(a)
time.sleep(1)
print(b)
time.sleep(1)
print(c)
return a
if __name__ == '__main__':
# 使用@
f = do_something("1","2","3")
輸出：
[debug]: enter function do_something()
1
2
3
after function: [debug]: enter function do_something()
個人理解：
裝飾器帶了一個參數 level = "debug" 。
最外層的函數 logging() 接受參數并將它們作用在內部的裝飾器函數上面。內層的函數 wrapper() 接受一個函數作為參數，然后在函數上面放置一個裝飾器。這里的關鍵點是裝飾器是可以使用傳遞給 logging() 的參數的。
4.類裝飾器
# 類裝飾器
class deco_cls(object):
def __init__(self, func):
self._func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("class decorator before function")
f = self._func(*args, **kwargs)
print("class decorator after function")
return f
@deco_cls
def do_something(a,b,c):
print(a)
time.sleep(1)
print(b)
time.sleep(1)
print(c)
return a
if __name__ == '__main__':
# 使用@
f = do_something("1","2","3")
輸出：
class decorator before function
1
2
3
class decorator after function
個人理解：
使用一個裝飾器去包裝函數，返回一個可調用的實例。 因此定義了一個類裝飾器。
5.兩層裝飾器
# 不帶參數的裝飾器
def deco_test(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("before function")
f = func(*args, **kwargs)
print("after function")
return f
return wrapper
# 帶參數的裝飾器
def logging(level):
def wrapper(func):
def inner_wrapper(*args, **kwargs):
print("[{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))
f = func(*args, **kwargs)
print("after function: [{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))
return f
return inner_wrapper
return wrapper
@logging(level="debug")
@deco_test
def do_something(a,b,c):
print(a)
time.sleep(1)
print(b)
time.sleep(1)
print(c)
return a
if __name__ == '__main__':
# 使用@
f = do_something("1","2","3")
輸出：
[debug]: enter function wrapper()
before function
1
2
3
after function
after function: [debug]: enter function wrapper()
個人理解：
在函數 do_something() 外面先套一層 deco_test() 裝飾器，再在最外面套一層 logging() 裝飾器。
以上就是python 裝飾器的一些個人理解的詳細內容，更多關于python 裝飾器的資料請關注億速云其它相關文章！
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