Python代碼中的裝飾器很重要嗎

本篇內(nèi)容介紹了“Python代碼中的裝飾器很重要嗎”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

 01什么是裝飾器?

要理解什么是裝飾器，您首先需要熟悉Python處理函數(shù)的方式。從它的觀點來看，函數(shù)和對象沒有什么不同。它們有屬性，可以重新分配:

def func():    print('hello from func')  func()  > hello from func  new_func = func  new_func()  > hello from func  print(new_func.__name__)  > func

此外，你還可以將它們作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù):

def func():    print('hello from func')  def call_func_twice(callback):    callback()    callback()  call_func_twice(func)  > hello from func  > hello from func

現(xiàn)在,我們介紹裝飾器。裝飾器(decorator)用于修改函數(shù)或類的行為。實現(xiàn)這一點的方法是定義一個返回另一個函數(shù)的函數(shù)(裝飾器)。這聽起來很復(fù)雜，但是通過這個例子你會理解所有的東西:

def logging_decorator(func):   def logging_wrapper(*args, **kwargs):     print(f'Before {func.__name__}')     func(*args, **kwargs)     print(f'After {func.__name__}')   return logging_wrapper      @logging_decorator def sum(x, y):   print(x + y)    sum(2, 5) > Before sum > 7 > After sum

讓我們一步一步來:

1. 鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術(shù)社區(qū)

2. 首先，我們在第1行定義logging_decorator函數(shù)。它只接受一個參數(shù)，也就是我們要修飾的函數(shù)。

3. 在內(nèi)部，我們定義了另一個函數(shù):logging_wrapper。然后返回logging_wrapper，并使用它來代替原來的修飾函數(shù)。

4. 在第7行，您可以看到如何將裝飾器應(yīng)用到sum函數(shù)。

5. 在第11行，當(dāng)我們調(diào)用sum時，它不僅僅調(diào)用sum。它將調(diào)用logging_wrapper，它將在調(diào)用sum之前和之后記錄日志。

02為什么需要裝飾器

這很簡單:可讀性。Python因其清晰簡潔的語法而備受贊譽，裝飾器也不例外。如果有任何行為是多個函數(shù)共有的，那么您可能需要制作一個裝飾器。下面是一些可能會派上用場的例子:

1. 鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術(shù)社區(qū)

2. 在運行時檢查實參類型

3. 基準(zhǔn)函數(shù)調(diào)用

4. 緩存功能的結(jié)果

5. 計數(shù)函數(shù)調(diào)用

6. 檢查元數(shù)據(jù)(權(quán)限、角色等)

7. 元編程

和更多…

現(xiàn)在我們將列出一些代碼示例。

03例子

帶有返回值的裝飾器

假設(shè)我們想知道每個函數(shù)調(diào)用需要多長時間。而且，函數(shù)大多數(shù)時候都會返回一些東西，所以裝飾器也必須處理它:

def timer_decorator(func):   def timer_wrapper(*args, **kwargs):     import datetime                      before = datetime.datetime.now()                          result = func(*args,**kwargs)                     after = datetime.datetime.now()                           print "Elapsed Time = {0}".format(after-before)           return result      @timer_decorator def sum(x, y):   print(x + y)   return x + y    sum(2, 5) > 7 > Elapsed Time = some time

可以看到，我們將返回值存儲在第5行的result中。但在返回之前，我們必須完成對函數(shù)的計時。這是一個沒有裝飾者就不可能實現(xiàn)的行為例子。

帶有參數(shù)的裝飾器

有時候，我們想要一個接受值的裝飾器(比如Flask中的@app.route('/login'):

def permission_decorator(permission):   def _permission_decorator(func):     def permission_wrapper(*args, **kwargs):       if someUserApi.hasPermission(permission):         result = func(*args, **kwargs)         return result       return None     return permission wrapper   return _permission_decorator  @permission_decorator('admin') def delete_user(user):   someUserApi.deleteUser(user)

為了實現(xiàn)這一點，我們定義了一個額外的函數(shù)，它接受一個參數(shù)并返回一個裝飾器。

帶有類的裝飾器

使用類代替函數(shù)來修飾是可能的。唯一的區(qū)別是語法，所以請使用您更熟悉的語法。下面是使用類重寫的日志裝飾器:

class Logging:         def __init__(self, function):          self.function = function         def __call__(self, *args, **kwargs):       print(f'Before {self.function.__name__}')       self.function(*args, **kwargs)       print(f'After {self.function.__name__}')       @Logging def sum(x, y):   print(x + y)  sum(5, 2) > Before sum > 7 > After sum

這樣做的好處是，您不必處理嵌套函數(shù)。你所需要做的就是定義一個類并覆蓋__call__方法。

裝飾類

有時，您可能想要修飾類中的每個方法。你可以這樣寫

class MyClass:    @decorator    def func1(self):      pass    @decorator    def func2(self):      pass

但如果你有很多方法，這可能會失控。值得慶幸的是，有一種方法可以一次性裝飾整個班級:

def logging_decorator(func):   def logging_wrapper(*args, **kwargs):     print(f'Before {func.__name__}')     result = func(*args, **kwargs)     print(f'After {func.__name__}')     return result   return logging_wrapper  def log_all_class_methods(cls):     class NewCls(object):       def __init__(self, *args, **kwargs):         self.original = cls(*args, **kwargs)              def __getattribute__(self, s):         try:               x = super(NewCls,self).__getattribute__(s)         except AttributeError:                 pass         else:           return x         x = self.original.__getattribute__(s)         if type(x) == type(self.__init__):            return logging_decorator(x)                          else:           return x     return NewCls      @log_all_class_methods class SomeMethods:   def func1(self):     print('func1')        def func2(self):     print('func2')      methods = SomeMethods() methods.func1() > Before func1 > func1 > After func1

現(xiàn)在，不要驚慌。這看起來很復(fù)雜，但邏輯是一樣的:

• 首先，我們讓logging_decorator保持原樣。它將應(yīng)用于類的所有方法。

• 然后我們定義一個新的裝飾器:log_all_class_methods。它類似于普通的裝飾器，但卻返回一個類。

• NewCls有一個自定義的__getattribute__。對于對原始類的所有調(diào)用，它將使用logging_decorator裝飾函數(shù)。

內(nèi)置的修飾符

您不僅可以定義自己的decorator，而且在標(biāo)準(zhǔn)庫中也提供了一些decorator。我將列出與我一起工作最多的三個人:

@property -一個內(nèi)置插件的裝飾器，它允許你為類屬性定義getter和setter。

@lru_cache - functools模塊的裝飾器。它記憶函數(shù)參數(shù)和返回值，這對于純函數(shù)(如階乘)很方便。

@abstractmethod——abc模塊的裝飾器。指示該方法是抽象的，且缺少實現(xiàn)細(xì)節(jié)。

“Python代碼中的裝飾器很重要嗎”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！