谈到python装饰器,一般都先提到函数式编程,但是其实运用python装饰器,和知不知道他是函数式编程没啥关系。
例子
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print('我是装饰器呦')
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@decorator
def test():
print('我是test')
test()
输出如下:
我是装饰器呦
我是test
其实就这么简单,完全可以把代码里的@理解为我们聊天中用的@,在调用某一个函数的时候@你想调用的装饰器函数,然后就可以在函数自身代码不变的情况下、增添一些具有普适性的功能。
应用
那么装饰器能做什么呢?emmm。。。最简单的一个应用,计算函数运行时间啊。
import time
def run_time(func):
def wrapper(*args, **kw):
t = time.time()
ans = func(*args, **kw)
t = time.time() - t
return ans, t
return wrapper
@run_time
def test():
x=1
for i in range(10 ** 6):
x += 1
return x
test()
输出如下:
(1000001, 0.08555388450622559)
曾几何时,我为了计算每种目标跟踪算法处理一帧图片的时间,写了多少重复代码,这不是优雅多了==!
当然,装饰器的应用不止如此,它还可以传递参数,著名的用法比如web框架flask的路由配置,有兴趣可以阅读一下它的源码,很漂亮。
所需基础
为了彻底理解装饰器,有两个基础知识要巩固一下。一个是闭包函数,一个是可变参数。这里放上两个链接,个人觉得讲得比较好。
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431752945034eb82ac80a3e64b9bb4929b16eeed1eb9000
https://foofish.net/python-closure.html
补充
- 我们给上面的装饰器加一个参数:
import time
def run_time(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
t = time.time()
ans = func(*args, **kwargs)
t = time.time() - t
if t>text:
return ans, '太慢'
else:
return ans, '正常'
return wrapper
return decorator
@run_time(1)
def test():
x=1
for i in range(10 ** 6):
x += 1
return x
test( )
- python 包wrapt: 可以更简洁的使用装饰器https://pypi.python.org/pypi/wrapt
- 关于python函数式编程:http://yangcongchufang.com/高级python编程基础/python-functional.html#dir10
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