Python中強大的裝飾器Decorators的工作原理

今天就跟大家聊聊有關Python中強大的裝飾器Decorators的工作原理，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

這篇文章主要介紹 decorator（裝飾器），在開始介紹 decorator 前，要先有一個觀念，就是在 python 中，函數是對象，可以將它們分配給變量和傳遞給其他函數并從其他函數返回，可以在其他函數中定義函數，并且子功能可以捕獲父功能的本地狀態。

demo1.py

def f1():
    print("f1")


def register(func):
    func()


register(f1)

裝飾器就是站在這個基礎上去延伸出來的。接著來說說什麼時候要用裝飾器，裝飾器最主要的目的是在不破壞 function（函數） 或 class（類） 的情況下，去擴充目標 function 或 class 的功能。例如，logging、計算 function or class 執行的時間、權限等等。

如果大家有興趣，可以再去查查 AOP ( Aspect Oriented Programming )，中文翻成 面向切面。

有了這個裝飾器，我們就可以將大量的程式碼抽出來( 與函數本身無關的部分 )，將這些 code 寫到裝飾器中 ( 可以重復使用 )，程式碼也不會變得很亂。

說穿了，就是在現在的功能上，可以加上額外的功能 ( 重點是不破壞原有的 code )。

舉個例子，今天我想要記錄 f1() 的 logging，我們可能這樣寫，

( 正常來說，應該要使用 logging 這個 module，但這邊簡單用 print 代替就好 ????)

def f1():
    print("f1")
    print("logging - f1 is running")

f1()

這樣寫看似沒有問題，但如果你今天 f2() f3() f4() 都需要紀錄呢 ?

這樣要每一個都寫一樣的 code ?

我們能不能把它抽出來 ? 而這個東西，就是專門處理 logging 的，

答案當然是可以的????

def my_logging(func):
    print('logging - {} is running'.format(func.__name__))
    func()


def f1():
    print("f1")


my_logging(f1)

功能實現了，看似很美好，如果有其他的需要加上 logging，使用 my_logging(f2) 即可。但這方法其實有一些問題，問題點在每次都要呼叫 my_logging，而且也要將 f1 當成參數傳遞，比較好的方法應該是維持 f1 為主要業務邏輯，而不是像現在變成 my_logging 為主要業務邏輯，也就是說，現在的狀況破壞了原有代碼的結構。所以更好的方法，就是使用裝飾器 ( 我們終于談到主角了????)，來看一個簡單的裝飾器。

def my_logging(func):
    def wrapper():
        print('logging - {} is running'.format(func.__name__))
        func()  # run func()  Equivalent run f1()

    return wrapper


def f1():
    print("f1")


f1 = my_logging(f1)  # Equivalent -> f1 = wrapper
f1()  # Equivalent -> f1() = wrapper()

my_logging 就是一個裝飾器，把真正的業務邏輯 func 包在里面，看起來就像是 func 被 my_logging 裝飾了一樣，所以顧名思義，稱為裝飾器。在這個范例中，函數的進入和退出時，都可以加上東西，這種方式也稱為 AOP ( Aspect Oriented Programming )。接下來要來談談 @ 這個符號，你可以把他想成是一種語法的符號。

def my_logging(func):
    def wrapper():
        print('logging - {} is running'.format(func.__name__))
        func()  # run func()  Equivalent run f1()

    return wrapper


@my_logging
def f1():
    print("f1")


f1()

當有了 @ 這個語法的幫忙，就可以將 f1 = my_logging(f1) 省略，直接使用 f1() 即可。

看完上述內容，你們對Python中強大的裝飾器Decorators的工作原理有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。