装饰器的定义很是抽象，我们来看一个小例子。
def foo(): print(’in foo()’)foo()
这是一个很无聊的函数没错。但是突然有一个更无聊的人，我们称呼他为B君，说我想看看执行这个函数用了多长时间，好吧，那么我们可以这样做：
import timedef foo(): start = time.time() print(’in foo()’) time.sleep(2) end = time.time() print(f’used:{end - start}’)foo()
很好，功能看起来无懈可击。可是蛋疼的B君此刻突然不想看这个函数了，他对另一个叫foo2的函数产生了更浓厚的兴趣。
怎么办呢？如果把以上新增加的代码复制到foo2里，这就犯了大忌了~复制什么的难道不是最讨厌了么！而且，如果B君继续看了其他的函数呢？
还记得吗，函数在Python中是一等公民，那么我们可以考虑重新定义一个函数timeit，将foo的引用传递给他，然后在timeit中调用foo并进行计时，这样，我们就达到了不改动foo定义的目的，而且，不论B君看了多少个函数，我们都不用去修改函数定义了！
import timedef foo(): print(’in foo()’)def timeit(func): start = time.time() func() time.sleep(2) end = time.time() print(’used:’, end - start)timeit(foo)
看起来逻辑上并没有问题，一切都很美好并且运作正常！……等等，我们似乎修改了调用部分的代码。原本我们是这样调用的：foo()，修改以后变成了：timeit(foo)。这样的话，如果foo在N处都被调用了，你就不得不去修改这N处的代码。或者更极端的，考虑其中某处调用的代码无法修改这个情况，比如：这个函数是你交给别人使用的。
既然如此，我们就来想想办法不修改调用的代码；如果不修改调用代码，也就意味着调用foo()需要产生调用timeit(foo)的效果。我们可以想到将timeit赋值给foo，但是timeit似乎带有一个参数……想办法把参数统一吧！如果timeit(foo)不是直接产生调用效果，而是返回一个与foo参数列表一致的函数的话……就很好办了，将timeit(foo)的返回值赋值给foo，然后，调用foo()的代码完全不用修改！
# -*- coding: UTF-8 -*-import timedef foo(): print(’in foo()’)# 定义一个计时器，传入一个，并返回另一个附加了计时功能的方法def timeit(func): # 定义一个内嵌的包装函数，给传入的函数加上计时功能的包装 def wrapper(): start = time.time() func() time.sleep(2) end = time.time() print(’used:’, end - start) # 将包装后的函数返回 return wrapperfoo = timeit(foo)foo()
这样，一个简易的计时器就做好了！我们只需要在定义foo以后调用foo之前，加上foo = timeit(foo)，就可以达到计时的目的，这也就是装饰器的概念，看起来像是foo被timeit装饰了。在在这个例子中，函数进入和退出时需要计时，这被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。与传统编程习惯的从上往下执行方式相比较而言，像是在函数执行的流程中横向地插入了一段逻辑。在特定的业务领域里，能减少大量重复代码。面向切面编程还有相当多的术语，这里就不多做介绍，感兴趣的话可以去找找相关的资料。
这个例子仅用于演示，并没有考虑foo带有参数和有返回值的情况，完善它的重任就交给你了 ：）
上面这段代码看起来似乎已经不能再精简了，Python于是提供了一个语法糖来降低字符输入量。
import timedef timeit(func): def wrapper(): start = time.time() func() time.sleep(2) end = time.time() print(’used:’, end - start) return wrapper@timeitdef foo(): print(’in foo()’)foo()
重点关注第11行的@timeit，在定义上加上这一行与另外写foo = timeit(foo)完全等价，千万不要以为@有另外的魔力。除了字符输入少了一些，还有一个额外的好处：这样看上去更有装饰器的感觉。
看到这里其实你也明白了,python 中的装饰器本质上就是一个函数,这个函数接收其他的函数作为参数,并将其以一个全新的修改后的函数替换它。
如果要包装的函数有参数，也不麻烦，只要内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象就可以啦
import datetime,timedef out(func): def inner(*args): start = datetime.datetime.now() func(*args) end = datetime.datetime.now() print(end-start) print("out and inner") return inner@outdef myfunc(*args): time.sleep(1) print("args is{}".format(args))myfunc("lalalal")
给装饰器传参也不难，和上一示例相比在外层多了一层包装而已
#coding:utf-8def outermost(*args):def out(func):print ("装饰器参数{}".format(args))def inner(*args):print("innet start")func(*args)print ("inner end")return innerreturn out@outermost(666)def myfun(*args):print ("试试装饰器和函数都带参数的情况,被装饰的函数参数{}".format(args))myfun("zhangkun")
参数是什么类型其实都不影响的，你看，参数是个类也一样的
class locker: def __init__(self): print("locker.__init__() should be not called") @staticmethod def acquire(): print("locker.acquire() static method be called") @staticmethod def release(): print("locker.release() static method be called")def outermost(cls): def out(func): def inner(): cls.acquire() func() cls.release() return inner return out@outermost(locker)def myfunc(): print("myfunc called")myfunc()
一个函数可以拥有多个装饰器，但是要注意顺序
class mylocker: def __init__(self): print("mylocker.__init__() called.") @staticmethod def acquire(): print("mylocker.acquire() called.") @staticmethod def unlock(): print(" mylocker.unlock() called.")class lockerex(mylocker): @staticmethod def acquire(): print("lockerex.acquire() called.") @staticmethod def unlock(): print(" lockerex.unlock() called.")def lockhelper(cls): def _deco(func): def __deco2(*args, **kwargs): print("before %s called." % func.__name__) cls.acquire() try: return func(*args, **kwargs) finally: cls.unlock() return __deco2 return _decoclass example: @lockhelper(mylocker) @lockhelper(lockerex) def myfunc2(self, a, b): print(" myfunc2() called.") print(a+b)a = example()a.myfunc2(1,2)
虽然装饰器几乎总是可以用函数实现,但是在某些情况下,使用用户自定义的类可能会更好
import timeclass DerocatorAsClass: def __init__(self,funcation): self.funcation = funcation def __call__(self, *args, **kwargs): # 调用函数之前,做点什么 result = self.funcation(*args,**kwargs) print(’3333333333’) # 在调用之后做点什么并且返回结果 return result@DerocatorAsClassdef foo(): print(’in foo()’)foo()
如上例，用类作为装饰器也是很方便的
以上就是python中的装饰器该如何使用的详细内容，更多关于python 装饰器的使用的资料请关注ABC学习网其它相关文章！
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