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了解 Python 装饰器:深入探讨

Oct 30, 2024 am 08:22 AM

Python 装饰器是强大的工具,允许我们修改或增强函数或方法的行为。常见用例包括日志记录、授权等。
然而,当被要求定义一个装饰器时,很多人可能会说,

它是函数的包装器。

虽然这在技术上是正确的,但幕后还发生了更多事情。

剖析一个简单的装饰器
让我们探讨一个简单的例子:

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Before calling the function")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("After calling the function")
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello(name):
    print(f"Hello, {name}!")
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这里,my_decorator是函数say_hello的装饰器。当 say_hello 定义后,它会自动传递给 my_decorator,将函数调用转换为:
say_hello = my_decorator(say_hello)

这种转变什么时候发生?
这种转换发生在代码编译期间,特别是在函数定义时,而不是在执行时。

反汇编代码
要了解装饰器如何在较低级别工作,我们可以使用 dis 模块来检查装饰函数的字节码:

import dis

@my_decorator
def say_hello(name):
    print(f"Hello, {name}!")

dis.dis(say_hello)
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字节码分解

dis.dis(say_hello) 的输出可能如下所示:

Understanding Python Decorators: A Deep Dive
字节码解释

  1. 调用函数之前

    • LOAD_GLOBAL:加载打印功能。
    • LOAD_CONST:加载消息“在调用函数之前”。
    • CALL_FUNCTION:调用打印。
    • POP_TOP:丢弃返回值。
  2. 调用原函数

    • LOAD_DEREF:加载闭包捕获的原始函数(func)。
    • LOAD_FAST:加载位置和关键字参数。
    • BUILD_MAP:为关键字参数创建一个新字典。
    • CALL_FUNCTION_EX:使用参数调用原始函数。
    • STORE_FAST:将结果存储在局部变量中。
  3. 调用函数后

    • 与第一部分类似,它调用 print 输出“调用函数之后”。
    • 返回结果
    • 加载结果变量并返回它。

结论
Python 装饰器不仅仅是函数包装器;它们使我们能够在定义时修改函数行为。通过了解它们的工作原理并检查字节码,我们可以在项目中更有效地使用装饰器。

现在就是这样!如果您还有什么需要我深入研究的内容,请告诉我!

以上是了解 Python 装饰器:深入探讨的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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