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python基础之装饰器

python基础之装饰器

作者: 后来者2016 | 来源:发表于2018-01-02 01:31 被阅读0次
    一. 理解装饰器的3个预备知识点
    1. 函数就是变量
    2. 高阶函数
    3. 嵌套函数
      先对以上3点进行解释
    • 函数就是变量
      定义一个函数就相当于把这个函数的 函数体 赋值给了 函数名
    # 定义一个变量
    x = 1
    # x=1表示把数字1存入内存,x指向数字1
    
    # 同样的道理,定义一个函数test
    def test():
        pass
    # 以上定义的函数表示 把函数体pass存入内存,函数名test指向函数体pass
    

    函数就是变量可以理解为:当定义test函数等同于函数名test = 函数体pass
    变量的回收机制:引用计数,当程序发现变量没有引用时,会定时清理。
    由于函数即是变量,有调用关系的函数定义,无论定义的先后关系。只要是在函数调用之前定义的就不会报错
    举个栗子:t1函数定义时调用了t2函数,但是我们也可以先定义t1函数再定义t2函数。只需保证在使用t1函数时t1和t2均定义好即可。故一下两段代码执行结果是一样的。均不会报错

    def t2():
        print "I'm t2"
    def t1():
        print "I'm t1"
        t2()
    t1()
    
    def t1():
        print "I'm t1"
        t2()
    def t2():
        print "I'm t2"
    t1()
    
    • 高阶函数特性
      特性1:把一个 函数名 当做实参传给另一个函数

    举个栗子:不修改bar函数源码,给bar函数添加功能

    import time
    def bar():
        time.sleep(2)
        print "in the bar"
    def t1(func):
        start_time = time.time()
        func()
        stop_time = time.time()
        print "the func run time is %s:" % (stop_time-start_time)
    # 调用函数bar方式从 bar() 变成 t1(bar)
    t1(bar)
    

    以上示例的特点:不改变源码情况下加了新功能,但修改了原函数的调用方式
    特性2:返回值中包含 函数名
    举个栗子:函数返回传入函数的地址

    import time
    def bar():
        time.sleep(2)
        print "in the bar"
    def t2(func):
        return func
    # t2(bar)地址赋值给bar,这样使得原来的bar被覆盖掉
    bar = t2(bar)
    bar()
    

    以上示例的特点:覆盖bar函数的地址后可以做到不修改原函数的调用方式

    • 嵌套函数

    首先嵌套函数的定义就是在一个函数的函数体内 用def去声明 另一个函数。
    上面关于高阶函数的两个特性若需要同时实现,则需要使用嵌套函数来完成
    举个栗子:写一个简单的嵌套函数

    def foo():
        print "in the foo"
        def bar():
            print "in the bar"
        bar()
    foo()
    
    二. 写一个统计函数运行时间的装饰器
    import time
    def timmer(func):
        def warpper():
            start_time = time.time()
            func()
            stop_time = time.time()
            print 'the func run time is %s' % (stop_time-start_time)
        return warpper
    def t1():
        time.sleep(3)
        print "I'm t1"
    t1 = timmer(t1)
    t1()
    

    优化:在被修饰函数t1上写上@timmer来代替使用 t1 = timmer(t1) 的方式对一个函数进行修饰

    import time
    # 统计函数运行时间
    def timmer(func):
        def warpper(*args,**kwargs):
            start_time = time.time()
            func()
            stop_time = time.time()
            print 'the func run time is %s' % (stop_time-start_time)
        return warpper
    @timmer
    def t1():
        time.sleep(3)
        print "I'm t1"
    t1()
    

    到此为止,一个装饰器就写好了。为了便于读者的进一步理解,建议通过debug调试一遍。加深对装饰器理解!

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