首頁 後端開發 Python教學 詳解Python裝飾器由淺入深

詳解Python裝飾器由淺入深

Jan 23, 2017 pm 02:55 PM

裝飾器的功能在許多語言中都有,名字也不盡相同,其實它體現的是一種設計模式,強調的是開放封閉原則,更多的用於後期功能升級而不是編寫新的程式碼。裝飾器不光能裝飾函數,也能裝飾其他的對象,例如類,但通常,我們以裝飾函數為例子介紹其用法。要理解在Python中裝飾器的原理,需要一步一步來。本文盡量描述得淺顯易懂,從最基礎的內容講起。

(註:以下使用Python3.5.1環境)

一、Python的函數相關基礎

第一,必須強調的是python是從上往下順序執行的,而且碰到函數的定義程式碼區塊是不會立即執行它的,只有等到函數被呼叫時,才會執行其內部的程式碼區塊。

def foo():
print("foo函数被运行了!")
如果就这么样,foo里的语句是不会被执行的。
程序只是简单的将定义代码块读入内存中。
登入後複製

再看看,順序執行的例子:

def foo():
 print("我是上面的函数定义!")
def foo():
 print("我是下面的函数定义!")
foo()
运行结果:
我是下面的函数定义
登入後複製

可見,因為順序執行的原因,下面的foo將上面的foo覆蓋了。因此,在Python中程式碼的放置位置是有要求的,不能隨意擺放,函數體要放在被呼叫的語句之前。

 其次,我們還要先搞清楚幾樣東西:函數名、函數體、回傳值,函數的記憶體位址、函數名稱加括號、函數名稱被當作參數、函數名稱加括號被當作參數、返回函數名、傳回函數名加括號。對於以下的函數:

def foo():
print("让我们干点啥!")
return "ok"
foo()  
登入後複製

     函數名稱:        foo

       、  、       字串「ok」    如果不明確給出return的對象,那麼預設返回None

  函數的記憶體位址:    當函數體被讀進記憶體後的保存位置,它由識別碼即函數名稱foo引用,

                            以foo指向的是函數體在記憶體內的保存位置。


  函數名稱加括號:       例如foo(),函數的呼叫方法,只有看到這個括號,程式會根據

                            以記憶體中找出函數體,而執行它


再看下列此範例:

def outer(func):
 def inner():
 print("我是内层函数!")
 return inner
def foo():
 print("我是原始函数!")
outer(foo)
outer(foo())
登入後複製

# 基础平台部门开发了上百个函数
def f1():
 print("业务部门1数据接口......")
def f2():
 print("业务部门2数据接口......")
def f3():
 print("业务部门3数据接口......")
def f100():
 print("业务部门100数据接口......")
#各部门分别调用
f1()
f2()
f3()
f100()
登入後複製

在python中,一切都是對象,函數也不例外。因此可以將函數名,甚至函數名加括號進行呼叫的方式作為另一個函數的回傳值。上面程式碼中,outer和foo是兩個函數,outer(foo)表示將foo函數的函數名稱當做參數傳遞給outer函數並執行outer函數;outer(foo())表示將foo函數執行後的回傳值當做參數傳遞給outer函數並執行outer函數,由於foo函數沒有指定回傳值,實際上它傳遞給了outer函數一個None。注意其中的差別,有沒有括號是關鍵!

 同樣,在outer函數內部,回傳了一個inner,它是在outer函數內部定義的一個函數,注意,由於inner後面沒有加括號,所以返回的是inner的函數體,實際上也就是inner這個名字,一個簡單的引用而已。那麼,如果outer函數回傳的是inner()呢?現在你應該已經很清楚了,它會先執行inner函數的內容,然後回傳個None給outer,outer再把這個None回傳給呼叫它的物件。

 請記住,函數名稱、函數加括號可以當做參數傳遞,也可以當做回傳值return,有沒有括號是兩個截然不同的意思!

二、裝飾器的使用場景

    裝飾器通常用於在不改變原有函數程式碼和功能的情況下,為其添加額外的功能。例如在原函數執行前先執行點什麼,執行後執行點什麼。

 讓我們透過一個例子來看看,裝飾器的使用場景和體現的設計模式。 (抱歉的是我設計不出更好的場景,只能引用武大神的案例加以演繹)

 有一個大公司,下屬的基礎平台部負責內部應用程序及API的開發,有上百個業務部門負責不同的業務,他們各自調用基礎平台部提供的不同函數處理自己的業務,情況如下: 

def f1():
 #加入认证程序代码
 print("业务部门1数据接口......")
def f2():
 # 加入认证程序代码
 print("业务部门2数据接口......")
def f3():
 # 加入认证程序代码
 print("业务部门3数据接口......")
def f100():
 #加入认证程序代码
 print("业务部门100数据接口......")
#各部门分别调用
f1()
f2()
f3()
f100()
登入後複製
登入後複製

     由於公司在創業初期,基礎平台部開發這些函數時,由於各種原因,例如時間,例如考慮不周等等,沒有為函數呼叫進行安全認證。現在,平台部主管決定彌補這個缺陷,於是:

  第一回,主管叫來了一個運維工程師,工程師跑上跑下逐個部門進行通知,讓他們在代碼裡加上認證功能,然而,當天他被開除了。

 第二回:主管又叫来了一个运维工程师,工程师用shell写了个复杂的脚本,勉强实现了功能。但他很快就回去接着做运维了,不会开发的运维不是好运维....

 第三回:主管叫来了一个python自动化开发工程师,哥们是这么干的:只对基础平台的代码进行重构,让N个业务部门无需做任何修改。这哥们很快也被开了,连运维也没得做。  

def f1():
 #加入认证程序代码
 print("业务部门1数据接口......")
def f2():
 # 加入认证程序代码
 print("业务部门2数据接口......")
def f3():
 # 加入认证程序代码
 print("业务部门3数据接口......")
def f100():
 #加入认证程序代码
 print("业务部门100数据接口......")
#各部门分别调用
f1()
f2()
f3()
f100()
登入後複製
登入後複製

 第四回:主管又换了个 工程师,他是这么干的:定义个认证函数,原来其他的函数调用它,代码如下框。但是,主管依然不满意,不过这一次他解释了为什么。主管说:写代码要遵循开放封闭原则,虽然在这个原则主要是针对面向对象开发,但是也适用于函数式编程,简单来说,它规定已经实现的功能代码内部不允许被修改,但外部可以被扩展,即:封闭:已实现的功能代码块;开放:对扩展开放。如果将开放封闭原则应用在上述需求中,那么就不允许在函数 f1 、f2、f3......f100的内部进行代码修改。遗憾的是,工程师没有漂亮的女朋友,所以很快也被开除了。

def login():
 print("认证成功!")
def f1():
 login()
 print("业务部门1数据接口......")
def f2():
 login()
 print("业务部门2数据接口......")
def f3():
 login()
 print("业务部门3数据接口......")
def f100():
 login()
 print("业务部门100数据接口......")
#各部门分别调用
f1()
f2()
f3()
f100()
登入後複製

第五回:已经没有时间让主管找别人来干这活了,他决定亲自上阵,并且打算在函数执行后再增加个日志功能。主管是这么想的:不会装饰器的主管不是好码农!要不为啥我能当主管,你只能被管呢?嘿嘿。他的代码如下:

#/usr/bin/env python
#coding:utf-8
def outer(func):
 def inner():
 print("认证成功!")
 result = func()
 print("日志添加成功")
 return result
 return inner
@outer
def f1():
 print("业务部门1数据接口......")
@outer
def f2():
 print("业务部门2数据接口......")
@outer
def f3():
 print("业务部门3数据接口......")
@outer
def f100():
 print("业务部门100数据接口......")
#各部门分别调用
f1()
f2()
f3()
f100()
登入後複製

对于上述代码,也是仅需对基础平台的代码进行拓展,就可以实现在其他部门调用函数 f1 f2 f3 f100 之前都进行认证操作,在操作结束后保存日志,并且其他业务部门无需他们自己的代码做任何修改,调用方式也不用变。“主管”写完代码后,觉得独乐了不如众乐乐,打算显摆一下,于是写了篇博客将过程进行了详细的说明。

三、装饰器的内部原理、

 下面我们以f1函数为例进行说明:

def outer(func):
 def inner():
 print("认证成功!")
 result = func()
 print("日志添加成功")
 return result
 return inner
@outer
def f1():
 print("业务部门1数据接口......")
登入後複製

运用我们在第一部分介绍的知识来分析一下上面这段代码:

程序开始运行,从上往下编译,读到def outer(func):的时候,发现这是个“一等公民”->函数,于是把函数体加载到内存里,然后过。

读到@outer的时候,程序被@这个语法糖吸引住了,知道这是个装饰器,按规矩要立即执行的,于是程序开始运行@后面那个名字outer所定义的函数。(相信没有人会愚蠢的将@outer写到别的位置,它只能放在被装饰的函数的上方最近处,不要空行。)

程序返回到outer函数,开始执行装饰器的语法规则,这部分规则是定死的,是python的“法律”,不要问为什么。规则是:被装饰的函数的名字会被当作参数传递给装饰函数。装饰函数执行它自己内部的代码后,会将它的返回值赋值给被装饰的函数。 

如下图所示:

詳解Python裝飾器由淺入深

这里面需要注意的是:

@outer和@outer()有区别,没有括号时,outer函数依然会被执行,这和传统的用括号才能调用函数不同,需要特别注意!那么有括号呢?那是装饰器的高级用法了,以后会介绍。

是f1这个函数名(而不是f1()这样被调用后)当做参数传递给装饰函数outer,也就是:func = f1,@outer等于outer(f1),实际上传递了f1的函数体,而不是执行f1后的返回值。

outer函数return的是inner这个函数名,而不是inner()这样被调用后的返回值。

如果你对第一部分函数的基础知识有清晰的了解,那么上面的内容你应该很容易理解。

 4. 程序开始执行outer函数内部的内容,一开始它又碰到了一个函数,很绕是吧?当然,你可以在 inner函数前后安排点别的代码,但它们不是重点,而且有点小麻烦,下面会解释。inner函数定义块被程序观察到后不会立刻执行,而是读入内存中(这是潜规则)。

 5. 再往下,碰到return inner,返回值是个函数名,并且这个函数名会被赋值给f1这个被装饰的函数,也就是f1 = inner。根据前面的知识,我们知道,此时f1函数被新的函数inner覆盖了(实际上是f1这个函数名更改成指向inner这个函数名指向的函数体内存地址,f1不再指向它原来的函数体的内存地址),再往后调用f1的时候将执行inner函数内的代码,而不是先前的函数体。那么先前的函数体去哪了?还记得我们将f1当做参数传递给func这个形参么?func这个变量保存了老的函数在内存中的地址,通过它就可以执行 老的函数体,你能在inner函数里看到result = func()这句代码,它就是这么干的!

 6.接下来,还没有结束。当业务部门,依然通过f1()的方式调用f1函数时,执行的就不再是老的f1函数的代码,而是inner函数的代码。在本例中,它首先会打印个“认证成功”的提示,很显然你可以换成任意的代码,这只是个示例;然后,它会执行func函数并将返回值赋值个变量result,这个func函数就是老的f1函数;接着,它又打印了“日志保存”的提示,这也只是个示例,可以换成任何你想要的;最后返回result这个变量。我们在业务部门的代码上可以用 r = f1()的方式接受result的值。

 7.以上流程走完后,你应该看出来了,在没有对业务部门的代码和接口调用方式做任何修改的同时,也没有对基础平台部原有的代码做内部修改,仅仅是添加了一个装饰函数,就实现了我们的需求,在函数调用前先认证,调用后写入日志。这就是装饰器的最大作用。

 问题:那么为什么我们要搞一个outer函数一个inner函数这么复杂呢?一层函数不行吗?

 答:请注意,@outer这句代码在程序执行到这里的时候就会自动执行outer函数内部的代码,如果不封装一下,在业务部门还未进行调用的时候,就执行了些什么,这和初衷有点不符。当然,如果你对这个有需求也不是不行。请看下面的例子,它只有一层函数。

def outer(func):
 print("认证成功!")
 result = func()
 print("日志添加成功")
 return result
@outer
def f1():
 print("业务部门1数据接口......")
# 业务部门并没有开始执行f1函数
执行结果:
认证成功!
业务部门1数据接口......
日志添加成功
登入後複製

看到没?我只是定义好了函数,业务部门还没有调用f1函数呢,程序就把工作全做了。这就是封装一层函数的原因。

四、装饰器的参数传递

细心的朋友可能已经发现了,上面的例子中,f1函数没有参数,在实际情况中肯定会需要参数的,那参数怎么传递的呢?

 一个参数的情况:

def outer(func):
 def inner(username):
 print("认证成功!")
 result = func(username)
 print("日志添加成功")
 return result
 return inner
@outer
def f1(name):
print("%s 正在连接业务部门1数据接口......"%name)
# 调用方法
f1("jack")
登入後複製

在inner函数的定义部分也加上一个参数,调用func函数的时候传递这个参数,很好理解吧?可问题又来了,那么另外一个部门调用的f2有2个参数呢?f3有3个参数呢?你怎么传递?

很简单,我们有*args和**kwargs嘛!号称“万能参数”!简单修改一下上面的代码:

def outer(func):
 def inner(*args,**kwargs):
 print("认证成功!")
 result = func(*args,**kwargs)
 print("日志添加成功")
 return result
 return inner
@outer
def f1(name,age):
 print("%s 正在连接业务部门1数据接口......"%name)
# 调用方法
f1("jack",18)
登入後複製

五、更进一步的思考

 一个函数可以被多个函数装饰吗?可以的!看下面的例子!  

def outer1(func):
 def inner(*args,**kwargs):
 print("认证成功!")
 result = func(*args,**kwargs)
 print("日志添加成功")
 return result
 return inner
def outer2(func):
 def inner(*args,**kwargs):
 print("一条欢迎信息。。。")
 result = func(*args,**kwargs)
 print("一条欢送信息。。。")
 return result
 return inner
 @outer1
@outer2
def f1(name,age):
 print("%s 正在连接业务部门1数据接口......"%name)
# 调用方法
f1("jack",18)
执行结果:
认证成功!
一条欢迎信息。。。
jack 正在连接业务部门1数据接口......
一条欢送信息。。。
日志添加成功
登入後複製

更进一步的,装饰器自己可以有参数吗?可以的!看下面的例子:

# 认证函数
def auth(request,kargs):
 print("认证成功!")
# 日志函数
def log(request,kargs):
 print("日志添加成功")
# 装饰器函数。接收两个参数,这两个参数应该是某个函数的名字。
def Filter(auth_func,log_func):
 # 第一层封装,f1函数实际上被传递给了main_fuc这个参数
 def outer(main_func):
 # 第二层封装,auth和log函数的参数值被传递到了这里
 def wrapper(request,kargs):
 # 下面代码的判断逻辑不重要,重要的是参数的引用和返回值
 before_result = auth(request,kargs)
 if(before_result != None):
 return before_result;
 main_result = main_func(request,kargs)
 if(main_result != None):
 return main_result;
 after_result = log(request,kargs)
 if(after_result != None):
 return after_result;
 return wrapper
 return outer
# 注意了,这里的装饰器函数有参数哦,它的意思是先执行filter函数
# 然后将filter函数的返回值作为装饰器函数的名字返回到这里,所以,
# 其实这里,Filter(auth,log) = outer , @Filter(auth,log) = @outer
@Filter(auth,log)
def f1(name,age):
 print("%s 正在连接业务部门1数据接口......"%name)
# 调用方法
f1("jack",18)
运行结果:
认证成功!
jack 正在连接业务部门1数据接口......
日志添加成功
登入後複製

又绕晕了?其实你可以这么理解,先执行Filter函数,获得它的返回值outer,再执行@outer装饰器语法。

以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,同时也希望多多支持PHP中文网!

更多詳解Python裝飾器由淺入深相关文章请关注PHP中文网!

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Python vs.C:申請和用例 Python vs.C:申請和用例 Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。Python以简洁和强大的生态系统著称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

您可以在2小時內學到多少python? 您可以在2小時內學到多少python? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

兩小時內可以學到Python的基礎知識。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制結構如if語句和循環,3.了解函數的定義和使用。這些將幫助你開始編寫簡單的Python程序。

Python:遊戲,Guis等 Python:遊戲,Guis等 Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python在遊戲和GUI開發中表現出色。 1)遊戲開發使用Pygame,提供繪圖、音頻等功能,適合創建2D遊戲。 2)GUI開發可選擇Tkinter或PyQt,Tkinter簡單易用,PyQt功能豐富,適合專業開發。

2小時的Python計劃:一種現實的方法 2小時的Python計劃:一種現實的方法 Apr 11, 2025 am 12:04 AM

2小時內可以學會Python的基本編程概念和技能。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制流(條件語句和循環),3.理解函數的定義和使用,4.通過簡單示例和代碼片段快速上手Python編程。

Python:探索其主要應用程序 Python:探索其主要應用程序 Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python在web開發、數據科學、機器學習、自動化和腳本編寫等領域有廣泛應用。 1)在web開發中,Django和Flask框架簡化了開發過程。 2)數據科學和機器學習領域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow庫提供了強大支持。 3)自動化和腳本編寫方面,Python適用於自動化測試和系統管理等任務。

Python與C:學習曲線和易用性 Python與C:學習曲線和易用性 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和時間:充分利用您的學習時間 Python和時間:充分利用您的學習時間 Apr 14, 2025 am 12:02 AM

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python:自動化,腳本和任務管理 Python:自動化,腳本和任務管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

See all articles