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Python 装饰器

Python 装饰器

作者: snailpy | 来源:发表于2018-08-11 00:48 被阅读0次

    装饰器引入

    有函数如下:(用来读取文件内容并显示)

    def readFile(file):
        f = open(file, 'r', encoding="utf-8")
        for line in f.readlines():
            print(line)
        f.close()
    

    是(sei)读取文件哪有这样写的,打开前不检查文件是否存在,而且读文件操作也可能会出错。一般情况下我们会推荐with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: 但是今天我们我们故意不用改方法,我们可以封装一下函数如下:

    import os
    def readFileRight(file):
        if not os.path.exists(file):    
            print("文件不存在!---zz")
        else:
            try:
                readFile(file)
            except:
                print('读取出错啦!!')
    

    现在又有个糊涂蛋定义了writeFile(path)也是没有做安全判断,我们可以同样使用上述方式继续封装函数。函数少我们可以这样做,但试想下若有几十个类似这样的函数,每一个函数都封装一遍,en 。。败类。 完全没有我们程序猿的样子(懒)。此时python的装饰器就可以闪亮登场了。

    装饰器可以将函数a嵌入到函数b中

    装饰器也可以进一步封装函数,但是不像我们平常封装函数一样,同样的功能需要对每个原函数都封装一遍。麻烦。感受下装饰器:

    import os
    def readFileRight(func):
        def wrapper(file):
            if not os.path.exists(file):    
                print("文件不存在!---zz")
            else:
                try:
                    readFile(file)
                except:
                    print('读取出错啦!!')
        return wrapper
    
    @readFileRight            
    def readFile(file):
        f = open(file, 'r', encoding="utf-8")
        for line in f.readlines():
            print(line)
        f.close()
    
    file = 'hhh.txt'
    readFile(file)
    

    此时只需要定义一遍readFileRight() ,在后续的需要做安全检查的函数前使用@readFileRight装饰一下,现在调用函数的方式不变但函数'readFile()'已经具备了安全检查的功能。
    即当我们有如下需求时可以使用装饰器,也推荐使用装饰器:

    @1.使用别人的代码时,某个功能不能满足自己的需求,尽量别动别人的源码
    @2.相同的功能在大量的函数前需要被添加
    

    装饰器由简到难

    注:hh()为原始函数,log()为装饰器函数

    装饰 无参函数:hh() = log(hh)()

    def log(func):
        def wrapper():
            print("start -------")
            func()
            print("end ------")
        return wrapper
    
    @log
    def hh():
        print("hhhhhhhhhhh")
        
    hh()
    
    输出:
    start -------
    hhhhhhhhhhh
    end ------
    

    使用@log装饰函数hh 其实是执行了 hh = log(hh) 得到 hh = wrapper
    即改变了hh变量所指向的函数。而原来的函数当做参数传到了wrapper中,所以当我们执行hh()时实际上是执行了wrapper()。此处在函数中又定义了函数,并返回函数,需要我们知道2个知识点 python 的闭包 以及 python中一切皆对象,函数也是对象

    装饰 有参函数:hh(*args) = log(hh)(*args)

    def log(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            print("start -------")
            func(*args, **kwargs)
            print("end ------")
        return wrapper
    
    @log
    def hh(info):
        print(info)
        
    hh(r"i'm ok")
    
    输出:
    start -------
    i'm ok
    end ------
    

    使用@log装饰函数hh(info) 其实是执行了 hh = log(hh) 得到 hh(info) = wrapper(info) ,所以当我们执行hh(info)时实际上是执行了wrapper(info)。此处函数wrapper(*args, **kwargs)表示可以接受任意参数,一般情况下该模式都可以,但是在一些特殊情况下:在原函数外部需要使用函数的参数时,会需要明确指明函数的传参情况,后面我们讲装饰类函数时会遇到

    带参装饰器: hh() = log(text)(hh)()

    import time
    def log(text):
        def decorator(func):
            def wrapper():
                print('开始时间---%s' %text )
                print("start -------")
                func()
                print("end ------")
            return wrapper
        return decorator
    
    text = time.time()
    @log(text)
    def hh():
        print('hhhhhhhh')
    
    输出:
    开始时间---1533918264.889485
    start -------
    i'm ok
    end ------
    

    使用@log(text)装饰函数hh() 其实是执行了 hh = log(text)(hh) 得到 hh = decorator(hh) ,进一步装饰得到hh = wrapper 所以当我们执行hh()时实际上是执行了wrapper()。而此时原函数hh()以及参数text也通过装饰的过程将内容传入了wrapper()中。该装饰模式可以使用在程序运行的过程中,我们可以动态的传入需要的参数。自己探索:hh(info) = log(text)(hh)(info)

    总结

    记住4中装饰模式,了解本质既就算再复杂我们也可以一点点拆解
    @1.装饰 无参函数:hh() = log(hh)()
    @2.装饰 有参函数:hh(*args) = log(hh)(*args)
    @3.带参装饰器装饰无参函数: hh() = log(text)(hh)()
    @4.带参装饰器装饰有参函数: hh(*args) = log(text)(hh)(*args)
    

    提前预告

    下一篇:Python 装饰器 续集
    会更加深入的分析装饰器的原理。即扩展装饰器的用途。期待吧!!

    注:

    该文章中的很多名词都是我自己的叫法。比如:装饰无参函数,这些都是为了利于分析讲解,正规叫法我也不太清除,还有本人也是python小白一枚,如果上面的分析有误,欢迎大家指正,一起学习,谢谢~~

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