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學設計模式中有個裝飾模式,用java實現起來不是很難,但是遠遠沒有python簡單,難怪越來越火了!
這里就簡單討論下python的幾種裝飾模式:
一 無參裝飾器:
# 裝飾器
import time
# 裝飾器,記錄函數運行時間
def decorator01(fun):
def wapper():
stime = time.time()
fun()
etime = time.time()
print("fun run time is {TIME}".format(TIME=etime - stime))
return wapper # 必須要返回一個函數的內存地址
# 使用裝飾器裝飾某個函數,等價于 test01=decorator01(test01),
# 即將test01實際引用變成wapper函數內存地址,所以執行test01實際是執行wapper
@decorator01
def test01():
time.sleep(2)
print("test01 is running")
test01() # 不修改代碼和調用方式,實現添加記錄時間功能
二 函數帶參裝飾器:
# 裝飾器
import time
# 裝飾器,記錄函數運行時間
def decorator01(fun):
def wapper(*args, **kwargs): # 使用非固定參數,無論參數是什么,都可以傳遞進來
stime = time.time()
fun(*args, **kwargs)
etime = time.time()
print("fun run time is {TIME}".format(TIME=etime - stime))
return wapper # 必須要返回一個函數的內存地址
# test01() = wapper(), 所以裝飾器加參數是給嵌套函數加參數
@decorator01
def test01(args1):
time.sleep(2)
print("參數是 {NAME} ".format(NAME=args1))
test01("侯征") # 不修改代碼和調用方式,實現添加記錄時間功能
三 裝飾器本身帶參數的裝飾器:
# 裝飾器
import time
# 如果裝飾器有參數,最外層是裝飾器的參數
def decorator01(*args, **kwargs):
print("裝飾器參數:", *args, **kwargs)
def out(fun): #第二層才是接受的函數
def wapper(*args, **kwargs): # 使用非固定參數,無論參數是什么,都可以傳遞進來
stime = time.time()
fun(*args, **kwargs)
etime = time.time()
print("fun run time is {TIME}".format(TIME=etime - stime))
return wapper # 必須要返回一個函數的內存地址
return out # 要返回裝飾函數的內存地址
# 裝飾器本身帶參數,此時 decorator01(arg)=out,即相當于 @out裝飾test01,所以 test01=out(fun)=wapper
@decorator01(1)
def test01(args1):
time.sleep(2)
print("參數是 {NAME} ".format(NAME=args1))
test01("侯征") # 不修改代碼和調用方式,實現添加記錄時間功能
這種一開始挺難理解的,但是只要記住一點,@語法糖裝飾器的作用就是 給被裝飾的函數重新賦一個函數的內存地址,即裝飾器內部定義的那個
和你直接fun01=decorator(fun),然后 fun01()是一樣的,只是這樣寫不用改變原來調用方式
@decorator
def fun():
即就是 fun=decorator(fun) 所以,當裝飾器有參數時,還需要返回一個函數,這個函數才是用來裝飾作用的, decorator(1)=out, 即 fun=out(fun) !!
所以外面再包一層就行了,其實就相當于@decorator(1)=@out,即 decorator(1)=out ,實際裝飾器時out,只不過decorator(1)返回了一個out 這樣理解就簡單多了 ,無參的@就是起賦值作用
以上就是python裝飾器三種裝飾模式的簡單分析的詳細內容，更多關于python 裝飾模式的資料請關注億速云其它相關文章！
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