装饰器
先看代码:
def w1(func):
print('---装饰前---')
def inner():
print('...装饰...')
func()
return inner
@w1
def f1():
print('f1 called')
@w1
def f2():
print('f2 called')
f1()
print("+++++++++++++")
f2()
运行结果:
装饰器原理
首先,开看我们的装饰器函数w1,该函数接收一个参数func,其实就是接收一个方法名,w1内部又定义一个函数inner,在inner函数中增加装饰,并在装饰后调用传进来的参数func,同时w1的返回值为内部函数inner,其实就是一个闭包函数。
然后,再来看一下,在f1上增加@w1,那这是什么意思呢?当python解释器执行到这句话的时候,会去调用w1函数,同时将被装饰的函数名作为参数传入(此时为f1),根据闭包一文分析,在执行w1函数的时候,此时直接把inner函数返回了,同时把它赋值给f1,此时的f1已经不是未加装饰时的f1了,而是指向了w1.inner函数地址。
接下来,在调用f1()的时候,其实调用的是w1.inner函数,那么此时就会先执行权限验证,然后再调用原来的f1(),该处的f1就是通过装饰传进来的参数f1。
这样下来,就完成了对f1的装饰,实现了装饰。
装饰器知识点
执行时机
了解了装饰器的原理后,那么它的执行时机是什么样呢,接下来就来看一下。
国际惯例,先上代码:
def w1(fun):
print('...装饰器开始装饰...')
def inner():
print('...验证权限...')
fun()
return inner
@w1
def test():
print('test')
test()
运行结果:
由此可以发现,当python解释器执行到@w1时,就开始进行装饰了,相当于执行了如下代码:
test = w1(test)
两个装饰器执行流程和装饰结果
当有两个或两个以上装饰器装饰一个函数时,那么执行流程和装饰结果是什么样的呢?同样,还是以代码来说明问题。
def makeBold(fun):
print('----a----')
def inner():
print('----1----')
return '<b>' + fun() + '</b>'
return inner
def makeItalic(fun):
print('----b----')
def inner():
print('----2----')
return '<i>' + fun() + '</i>'
return inner
@makeBold
@makeItalic
def test():
print('----c----')
print('----3----')
return 'hello python decorator'
ret = test()
print(ret)
运行结果:
可以发现,先用第二个装饰器(makeItalic)进行装饰,接着再用第一个装饰器(makeBold)进行装饰,而在调用过程中,先执行第一个装饰器(makeBold),接着再执行第二个装饰器(makeItalic)。
为什么呢,分两步来分析一下。
装饰时机 通过上面装饰时机的介绍,我们可以知道,在执行到@makeBold的时候,需要对下面的函数进行装饰,此时解释器继续往下走,发现并不是一个函数名,而又是一个装饰器,这时候,@makeBold装饰器暂停执行,而接着执行接下来的装饰器@makeItalic,接着把test函数名传入装饰器函数,从而打印’b’,在makeItalic装饰完后,此时的test指向makeItalic的inner函数地址,这时候有返回来执行@makeBold,接着把新test传入makeBold装饰器函数中,因此打印了’a’。
在调用test函数的时候,根据上述分析,此时test指向makeBold.inner函数,因此会先打印‘1‘,接下来,在调用fun()的时候,其实是调用的makeItalic.inner()函数,所以打印‘2‘,在makeItalic.inner中,调用的fun其实才是我们最原声的test函数,所以打印原test函数中的‘c‘,‘3‘,所以在一层层调完之后,打印的结果为<b><i>hello python decorator</i></b> 。
对无参函数进行装饰
上面例子中的f1 f2都是对无参函数的装饰,不再单独举例
对有参函数进行装饰
在使用中,有的函数可能会带有参数,那么这种如何处理呢?
代码优先:
def w_say(fun):
"""
如果原函数有参数,那闭包函数必须保持参数个数一致,并且将参数传递给原方法
"""
def inner(name):
"""
如果被装饰的函数有行参,那么闭包函数必须有参数
:param name:
:return:
"""
print('say inner called')
fun(name)
return inner
@w_say
def hello(name):
print('hello ' + name)
hello('wangcai')
运行结果:
如果多个或者不定长参数呢,该如何处理呢?看看下面的代码你就懂了:
def w_add(func):
def inner(*args, **kwargs):
print('add inner called')
func(*args, **kwargs)
return inner
@w_add
def add(a, b):
print('%d + %d = %d' % (a, b, a + b))
@w_add
def add2(a, b, c):
print('%d + %d + %d = %d' % (a, b, c, a + b + c))
add(2, 4)
add2(2, 4, 6)
运行结果:
利用python的可变参数轻松实现装饰带参数的函数。
对带返回值的函数进行装饰
下面对有返回值的函数进行装饰,按照之前的写法,代码是这样的
def w_test(func):
def inner():
print('w_test inner called start')
func()
print('w_test inner called end')
return inner
@w_test
def test():
print('this is test fun')
return 'hello'
ret = test()
print('ret value is %s' % ret)
运行结果:
可以发现,此时,并没有输出test函数的‘hello’,而是None,那是为什么呢,可以发现,在inner函数中对test进行了调用,但是没有接受不了返回值,也没有进行返回,那么默认就是None了,知道了原因,那么来修改一下代码:
def w_test(func):
def inner():
print('w_test inner called start')
str = func()
print('w_test inner called end')
return str
return inner
@w_test
def test():
print('this is test fun')
return 'hello'
ret = test()
print('ret value is %s' % ret)
运行结果:
带参数的装饰器
介绍了对带参数的函数和有返回值的函数进行装饰,那么有没有带参数的装饰器呢,如果有的话,又有什么用呢?
答案肯定是有的,接下来通过代码来看一下吧。
def func_args(pre='xiaoqiang'):
def w_test_log(func):
def inner():
print('...记录日志...visitor is %s' % pre)
func()
return inner
return w_test_log
# 带有参数的装饰器能够起到在运行时,有不同的功能
# 先执行func_args('wangcai'),返回w_test_log函数的引用
# @w_test_log
# 使用@w_test_log对test_log进行装饰
@func_args('wangcai')
def test_log():
print('this is test log')
test_log()
运行结果:
简单理解,带参数的装饰器就是在原闭包的基础上又加了一层闭包,通过外层函数func_args的返回值w_test_log就看出来了,具体执行流程在注释里已经说明了。
好处就是可以在运行时,针对不同的参数做不同的应用功能处理。
通用装饰器
介绍了这么多,在实际应用中,如果针对没个类别的函数都要写一个装饰器的话,估计就累死了,那么有没有通用万能装饰器呢,答案肯定是有的,废话不多说,直接上代码。
def w_test(func):
def inner(*args, **kwargs):
ret = func(*args, **kwargs)
return ret
return inner
@w_test
def test():
print('test called')
@w_test
def test1():
print('test1 called')
return 'python'
@w_test
def test2(a):
print('test2 called and value is %d ' % a)
test()
test1()
test2(9)
运行结果:
类装饰器
装饰器函数其实是一个接口约束,它必须接受一个callable对象作为参数,然后返回一个callable对象。
在python中,一般callable对象都是函数,但是也有例外。比如只要某个对象重写了call方法,那么这个对象就是callable的。
当创建一个对象后,直接去执行这个对象,那么是会抛出异常的,因为他不是callable,无法直接执行,但进行修改后,就可以直接执行调用了,如下
class Test(object):
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('call called')
t = Test()
print(t())
运行结果:
下面,引入正题,看一下如何用类装饰函数。
class Test(object):
def __init__(self, func):
print('test init')
print('func name is %s ' % func.__name__)
self.__func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('装饰器中的功能')
self.__func()
@Test
def test():
print('this is test func')
test()
运行结果:
和之前的原理一样,当python解释器执行到到@Test时,会把当前test函数作为参数传入Test对象,调用init方法,同时将test函数指向创建的Test对象,那么在接下来执行test()的时候,其实就是直接对创建的对象进行调用,执行其call方法。
好了,到目前为止,基本把python装饰器及相关知识点讲完了