Python装饰器使用方法总结(一)

谁说我不能喝 提交于 2019-12-05 12:23:07

Python装饰器简单的讲就是在不改变原函数或者类的情况下,对原函数或类的扩展新功能的一种函数,这种函数特殊之处在于它的返回值是个函数,这个函数是内嵌原函数的函数。

对于一般的函数,要想扩展函数的功能,最直接的方式是修改函数的代码,例如:

定义一个函数f():

1 import time 
2 def f():
3     print("hello")
4     time.sleep(1)
5     print("world")

为了统计该函数的运行时间可以修改代码为:

import time 
def f():
    start_time = time.time()
    print("hello")
    time.sleep(1)
    print("world")
    end_time = time.time()

    execution_time = (end_time-start_time)*1000
    print("time is %d ms"%execution_time)

这样就可以对函数f()实现该功能,但是这样就需要修改函数f()的代码了,若是需要统计很多函数的运行时间的话,那么这个工作量就太大了,当然也可以通过定义新的函数g(),将函数f()以形参传递进去,然后在函数g()内部统计时间,比如:

def g(f):
    start_time = time.time()
    f()
    end_time = time.time()
    execution_time = (end_time-start_time)*1000
    print("time is %d ms"%execution_time)

这样也可以给函数f()嵌入了计时功能。但是想要拓展这一千万个函数功能,就是要执行一千万次g()函数,所以这样并不理想!接下来,我们可以试着用装饰器来实现,先看看装饰器最原始的面貌。

def deco(f):
    def wrapper():
        start_time = time.time()
        f()
        end_time = time.time()
        execution_time = (end_time-start_time)*1000
        print("time is %d ms"%execution_time)
    return wrapper()

@deco 
def f():
    print('hello')
    time.sleep(1)
    print("world")

f()

   这里的deco函数就是最原始的装饰器,它的参数是一个函数,然后返回值也是一个函数。其中作为参数的这个函数f()就在返回函数wrapper()的内部执行。然后在函数f()前面加上@deco,f()函数就相当于被注入了计时功能,现在只要调用f(),它就已经变身为“新的功能更多”的函数了,(不需要重复执行原函数)。 

扩展1:带有固定参数的装饰器

import time

def deco(f):
    def wrapper(a,b):
        start_time = time.time()
        f(a,b)
        end_time = time.time()
        execution_time = (end_time - start_time)*1000
        print("time is %d ms" % execution_time)
    return wrapper

@deco
def f(a,b):
    print("be on")
    time.sleep(1)
    print("result is %d" %(a+b))

if __name__ == '__main__':
    f(3,4)

扩展2:无固定参数的装饰器

import time

def deco(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        f(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        execution_time_ = (end_time - start_time)*1000
        print("time is %d ms" %execution_time)
    return wrapper


@deco
def f(a,b):
    print("be on")
    time.sleep(1)
    print("result is %d" %(a+b))

@deco
def f2(a,b,c):
    print("be on")
    time.sleep(1)
    print("result is %d" %(a+b+c))


if __name__ == '__main__':
    f2(3,4,5)
    f(3,4)

扩展3:使用多个装饰器,装饰一个函数

 

import time

def deco01(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("this is deco01")
        start_time = time.time()
        f(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        execution_time = (end_time - start_time)*1000
        print("time is %d ms" % execution_time)
        print("deco01 end here")
    return wrapper

def deco02(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("this is deco02")
        f(*args, **kwargs)

        print("deco02 end here")
    return wrapper

@deco01
@deco02
def f(a,b):
    print("be on")
    time.sleep(1)
    print("result is %d" %(a+b))


if __name__ == '__main__':
    f(3,4)

装饰器调用顺序

装饰器是可以叠加使用的,那么使用装饰器以后代码是啥顺序呢?

对于Python中的”@”语法糖,装饰器的调用顺序与使用 @ 语法糖声明的顺序相反。

在这个例子中,”f(3, 4) = deco01(deco02(f(3, 4)))”。

 

参考网址:https://www.cnblogs.com/yuzhanhong/p/9180212.html

 

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