Python装饰器入门学习教程(九步学习)

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 2045
收藏 0 赞 0 分享

装饰器(decorator)是一种高级Python语法。装饰器可以对一个函数、方法或者类进行加工。在Python中,我们有多种方法对函数和类进行加工,比如在Python闭包中,我们见到函数对象作为某一个函数的返回结果。相对于其它方式,装饰器语法简单,代码可读性高。因此,装饰器在Python项目中有广泛的应用。

这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖、多练习是好的学习方式。

第一步:最简单的函数,准备附加额外功能

# -*- coding:gbk -*-
'''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''
def myfunc():
print("myfunc() called.")
myfunc()
myfunc() 

第二步:使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能

# -*- coding:gbk -*-
'''示例2: 替换函数(装饰)
装饰函数的参数是被装饰的函数对象,返回原函数对象
装饰的实质语句: myfunc = deco(myfunc)'''
def deco(func):
print("before myfunc() called.")
func()
print(" after myfunc() called.")
return func
def myfunc():
print(" myfunc() called.")
myfunc = deco(myfunc)
myfunc()
myfunc() 

第三步:使用语法糖@来装饰函数

# -*- coding:gbk -*-
'''示例3: 使用语法糖@来装饰函数,相当于“myfunc = deco(myfunc)”
但发现新函数只在第一次被调用,且原函数多调用了一次'''
def deco(func):
print("before myfunc() called.")
func()
print(" after myfunc() called.")
return func
@deco
def myfunc():
print(" myfunc() called.")
myfunc()
myfunc() 

第四步:使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用

# -*- coding:gbk -*-
'''示例4: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用,
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'''
def deco(func):
def _deco():
print("before myfunc() called.")
func()
print(" after myfunc() called.")
# 不需要返回func,实际上应返回原函数的返回值
return _deco
@deco
def myfunc():
print(" myfunc() called.")
return 'ok'
myfunc()
myfunc() 

第五步:对带参数的函数进行装饰

# -*- coding:gbk -*-
'''示例5: 对带参数的函数进行装饰,
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'''
def deco(func):
def _deco(a, b):
print("before myfunc() called.")
ret = func(a, b)
print(" after myfunc() called. result: %s" % ret)
return ret
return _deco
@deco
def myfunc(a, b):
print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
return a + b
myfunc(1, 2)
myfunc(3, 4) 

第六步:对参数量不确定的函数进行装饰

# -*- coding:gbk -*-
'''示例6: 对参数数量不确定的函数进行装饰,
参数用(*args, **kwargs),自动适应变参和命名参数'''
def deco(func):
def _deco(*args, **kwargs):
print("before %s called." % func.__name__)
ret = func(*args, **kwargs)
print(" after %s called. result: %s" % (func.__name__, ret))
return ret
return _deco
@deco
def myfunc(a, b):
print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
return a+b
@deco
def myfunc2(a, b, c):
print(" myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c))
return a+b+c
myfunc(1, 2)
myfunc(3, 4)
myfunc2(1, 2, 3)
myfunc2(3, 4, 5) 

第七步:让装饰器带参数

# -*- coding:gbk -*-
'''示例7: 在示例4的基础上,让装饰器带参数,
和上一示例相比在外层多了一层包装。
装饰函数名实际上应更有意义些'''
def deco(arg):
def _deco(func):
def __deco():
print("before %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
func()
print(" after %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
return __deco
return _deco
@deco("mymodule")
def myfunc():
print(" myfunc() called.")
@deco("module2")
def myfunc2():
print(" myfunc2() called.")
myfunc()
myfunc2() 

第八步:让装饰器带 类 参数

# -*- coding:gbk -*-
'''示例8: 装饰器带类参数'''
class locker:
def __init__(self):
print("locker.__init__() should be not called.")
@staticmethod
def acquire():
print("locker.acquire() called.(这是静态方法)")
@staticmethod
def release():
print(" locker.release() called.(不需要对象实例)")
def deco(cls):
'''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
def _deco(func):
def __deco():
print("before %s called [%s]." % (func.__name__, cls))
cls.acquire()
try:
return func()
finally:
cls.release()
return __deco
return _deco
@deco(locker)
def myfunc():
print(" myfunc() called.")
myfunc()
myfunc() 

第九步:装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中,同时演示了对一个函数应用多个装饰器

# -*- coding:gbk -*-
'''mylocker.py: 公共类 for 示例9.py'''
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):
'''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
def _deco(func):
def __deco(*args, **kwargs):
print("before %s called." % func.__name__)
cls.acquire()
try:
return func(*args, **kwargs)
finally:
cls.unlock()
return __deco
return _deco 
# -*- coding:gbk -*-

'''示例9: 装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中

同时演示了对一个函数应用多个装饰器'''

from mylocker import *
class example:
@lockhelper(mylocker)
def myfunc(self):
print(" myfunc() called.")
@lockhelper(mylocker)
@lockhelper(lockerex)
def myfunc2(self, a, b):
print(" myfunc2() called.")
return a + b
if __name__=="__main__":
a = example()
a.myfunc()
print(a.myfunc())
print(a.myfunc2(1, 2))
print(a.myfunc2(3, 4)) 

以上给大家分享了Python装饰器入门学习教程(九步学习),希望对大家有所帮助。

更多精彩内容其他人还在看

使用Python写一个量化股票提醒系统

这篇文章主要介绍了小白用Python写了一个股票提醒系统,迷你版量化系统,完美的实现了实时提醒功能,代码简单易懂,非常不错,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python绘制的二项分布概率图示例

这篇文章主要介绍了Python绘制的二项分布概率图,涉及Python基于numpy、math的数值运算及matplotlib图形绘制相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python Learning 列表的更多操作及示例代码

这篇文章主要介绍了Python Learning-列表的更多操作,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

关于python列表增加元素的三种操作方法

这篇文章主要介绍了关于python列表增加元素的几种操作方法,主要有insert方法,extend方法和append方法,每种方法给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

如何在python字符串中输入纯粹的{}

这篇文章主要介绍了如何在python字符串中输入纯粹的{}以及python字符串连接的三种方法,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

浅谈Django的缓存机制

这篇文章主要介绍了浅谈Django的缓存机制,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

Django 限制用户访问频率的中间件的实现

这篇文章主要介绍了Django 限制用户访问频率的中间件的实现,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

示例详解Python3 or Python2 两者之间的差异

这篇文章主要介绍了Python3 or Python2?示例详解两者之间的差异,在本文中给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python wxpython模块响应鼠标拖动事件操作示例

这篇文章主要介绍了Python wxpython模块响应鼠标拖动事件操作,结合实例形式分析了Python使用wxpython模块创建窗口、绑定事件及相应鼠标事件相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

使用Python实现一个栈判断括号是否平衡

栈(Stack)在计算机领域是一个被广泛应用的集合,栈是线性集合,访问都严格地限制在一段,叫做顶(top)。这篇文章主要介绍了使用Python实现一个栈判断括号是否平衡,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享
查看更多