在Python里面,函数可以作为参数传入一个函数,函数也可以复制给变量,通过变量调用函数。装饰器可以扩展一个函数的功能,为函数做一个装饰器注解,可以把装饰器里面定义的功能于所有函数提前执行,提升代码的复用程度。

现在有这么个场景。

打卡

互联网公司里面有各种员工,程序员,前台...,程序员在打开电脑前,需要打卡,前台要早点来开门(我也不清楚,谁开门,这里假定,前台开门),前台开门前也需要打卡。也就是说,打卡是所有员工的最先的公共动作,那么可以把打卡这个功能抽出来作为公共逻辑。

普通函数调用方法

自然想到,可以实现如下。

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,都需要先在门外指纹机打卡。
  """
  di(boot)
  di(open)

定义了一个函数di(f),可以打印f.__name__即f的函数名信息,同时返回f()的执行结果。

注意:__name__如果作为模块导入,module.__name__就是模块自己的名字,如果模块自己作为脚本执行,返回__main__。

执行结果:

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,那么装饰器就排上了用场。

简单装饰器 与 @语法糖

装饰器:在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。

简单装饰器

定义一个di(f)方法,还是把要执行的逻辑的函数作为参数传入,里面定义一个wrapper函数,返回值是f的执行结果。
在if __name__ == '__main__':里面,调用了这个装饰器,不修改定义好了的函数,在运行期间动态添加功能"打卡"。

import functools

# 简单装饰器
def di(f):
  """
  程序员开机之前,前台开门之前,都需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,简单装饰器
  a = di(boot)
  a1 = di(open)
  print(a.__name__) # 结果wrapper 加@functools.wraps(f)后结果为 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,得到boot的返回值。同理,di(open)一样。

结果

boot
boot 打卡,滴...
开机
open 打卡,滴...
开门

由于di(boot)的返回值a就是wrapper函数,那么print(a.__name__)的结果就理所当然是是wrapper,我们希望是boot,怎么办,functools.wraps(f)这个注解可以把原始函数boot的__name__等属性复制到wrapper(),把这行代码注释也能运行,那么print(a.__name__)的结果就是wrapper。

第二种,@ 语法糖
通过@语法糖,也能将装饰器应用于函数上面,推荐。

import functools

def di(f):
  """
  程序员开机之前,前台开门之前,都需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()。不用这么麻烦,因为加了@符号标记,直接用boot2()调用装饰器即可。

结果

boot2 打卡,滴...
开机
open2 打卡,滴...
开门

业务逻辑函数需要参数

业务逻辑函数可能需要参数,比如:

def boot(name):
  print('%s 开机' % name)

那么,只需要将前面的装饰器修改为:

import functools

# 业务逻辑函数需要参数
def di(f):
  """
  程序员开机之前,前台开门之前,都需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')

结果:

boot 打卡,滴...
keguang 开机

给wrapper也加上*args, **kwargs参数,在boot里面直接调用f(*args, **kwargs)即可。顺便提一下:

  • *args:可以传入一个数组参数
  • **kwargs:可以传入一个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'))

# 结果
# args= (1, 2, 3)
# kwargs= {'a': 'a', 'b': 'b'}

带参数的装饰器

如果装饰器也带参数,比如现在如果某个员工早晨上班来得早< 9:00,咱可以做个表扬,那么相当于只需要在前面的di()外面套一层函数,di_args即可,在wrapper里面。使用这个参数

import functools

# 带参数的装饰器
def di_args(time):
  def di(f):
    """
    程序员开机之前,前台开门之前,都需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里面的注解。最后还是通过boot('keguang')调用即可,结果:

来的真早,很棒。。。
boot 打卡,滴...
keguang 开机

类装饰器

类装饰器主要依靠类的__call__方法,当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时,就会调用此方法。

# 类装饰器
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装饰器标识,会用boot去实例化di类,然后执行__call__函数,object表示这个类可以传入任何类型参数。
运行结果

decorator start...
开机
decorator end...

装饰器有一个典型的应用场景就是打log日志,如果所有逻辑都需要日志记录程序的运行状况,那么可以对这些逻辑(函数)加日志模块装饰器,就能达到相应目的。

以上就是举例讲解Python装饰器的详细内容,更多关于python装饰器的资料请关注其它相关文章!

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