在Python里面,函数可以作为参数传入一个函数,函数也可以复制给变量,通过变量调用函数。装饰器可以扩展一个函数的功能,为函数做一个装饰器注解,可以把装饰器里面定义的功能于所有函数提前执行,提升代码的复用程度。
现在有这么个场景。
打卡
互联网公司里面有各种员工,程序员,前台...,程序员在打开电脑前,需要打卡,前台要早点来开门(我也不清楚,谁开门,这里假定,前台开门),前台开门前也需要打卡。也就是说,打卡是所有员工的最先的公共动作,那么可以把打卡这个功能抽出来作为公共逻辑。
普通函数调用方法
自然想到,可以实现如下。
def di(f): print('%s 打卡,滴...' % f.__name__) return f() def boot(): print('开机') def open(): print('开门') if __name__ == '__main__': """ 程序员开机之前,前台开门之前,都需要先在门外指纹机打卡。 """ di(boot) di(open)
定义了一个函数di(f),可以打印f.__name__即f的函数名信息,同时返回f()的执行结果。
注意:__name__如果作为模块导入,module.__name__就是模块自己的名字,如果模块自己作为脚本执行,返回__main__。
执行结果:
boot 打卡,滴...
开机
open 打卡,滴...
开门
这样设计,如果有很多函数都要调用,就很麻烦,那么装饰器就排上了用场。
简单装饰器 与 @语法糖
装饰器:在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。
简单装饰器
定义一个di(f)方法,还是把要执行的逻辑的函数作为参数传入,里面定义一个wrapper函数,返回值是f的执行结果。
在if __name__ == '__main__':里面,调用了这个装饰器,不修改定义好了的函数,在运行期间动态添加功能"打卡"。
import functools # 简单装饰器 def di(f): """ 程序员开机之前,前台开门之前,都需要先在门外指纹机打卡。 :param f: 传入一个函数 :return: """ # 把原始函数的__name__等属性复制到wrapper() @functools.wraps(f) def wrapper(): print('%s 打卡,滴...' % f.__name__) return f() return wrapper def boot(): print('开机') def open(): print('开门') if __name__ == '__main__': # 第一种,简单装饰器 a = di(boot) a1 = di(open) print(a.__name__) # 结果wrapper 加@functools.wraps(f)后结果为 boot a() a1()
di(boot)的返回值a就是wrapper函数,通过a()就调用了wrapper函数,得到boot的返回值。同理,di(open)一样。
结果
boot
boot 打卡,滴...
开机
open 打卡,滴...
开门
由于di(boot)的返回值a就是wrapper函数,那么print(a.__name__)的结果就理所当然是是wrapper,我们希望是boot,怎么办,functools.wraps(f)这个注解可以把原始函数boot的__name__等属性复制到wrapper(),把这行代码注释也能运行,那么print(a.__name__)的结果就是wrapper。
第二种,@ 语法糖
通过@语法糖,也能将装饰器应用于函数上面,推荐。
import functools def di(f): """ 程序员开机之前,前台开门之前,都需要先在门外指纹机打卡。 :param f: 传入一个函数 :return: """ # 把原始函数的__name__等属性复制到wrapper() @functools.wraps(f) def wrapper(): print('%s 打卡,滴...' % f.__name__) return f() return wrapper # @ 语法糖 @di def boot2(): print('开机') @di def open2(): print('开门') if __name__ == '__main__': # 第二种,@ 语法糖 boot2() open2()
@di标记相当于,a2 = di(boot2) a2()。不用这么麻烦,因为加了@符号标记,直接用boot2()调用装饰器即可。
结果
boot2 打卡,滴...
开机
open2 打卡,滴...
开门
业务逻辑函数需要参数
业务逻辑函数可能需要参数,比如:
def boot(name): print('%s 开机' % name)
那么,只需要将前面的装饰器修改为:
import functools # 业务逻辑函数需要参数 def di(f): """ 程序员开机之前,前台开门之前,都需要先在门外指纹机打卡。 :param f: 传入一个函数 :return: """ # 把原始函数的__name__等属性复制到wrapper() @functools.wraps(f) def wrapper(*args, **kwargs): print('%s 打卡,滴...' % f.__name__) return f(*args, **kwargs) return wrapper @di def boot(name): print('%s 开机' % name) if __name__ == '__main__': boot('keguang')
结果:
boot 打卡,滴...
keguang 开机
给wrapper也加上*args, **kwargs参数,在boot里面直接调用f(*args, **kwargs)即可。顺便提一下:
- *args:可以传入一个数组参数
- **kwargs:可以传入一个k-v对参数
先后顺序对应,数组参数在前。举例:
def f(*args, **kwargs): print('args=', args) print('kwargs=', kwargs) print(f(1, 2, 3, a = 'a', b = 'b')) # 结果 # args= (1, 2, 3) # kwargs= {'a': 'a', 'b': 'b'}
带参数的装饰器
如果装饰器也带参数,比如现在如果某个员工早晨上班来得早< 9:00,咱可以做个表扬,那么相当于只需要在前面的di()外面套一层函数,di_args即可,在wrapper里面。使用这个参数
import functools # 带参数的装饰器 def di_args(time): def di(f): """ 程序员开机之前,前台开门之前,都需要先在门外指纹机打卡。 :param f: 传入一个函数 :return: """ # 把原始函数的__name__等属性复制到wrapper() @functools.wraps(f) def wrapper(*args, **kwargs): if time < '9:00': print('来的真早,很棒。。。') print('%s 打卡,滴...' % f.__name__) return f(*args, **kwargs) return wrapper return di @di_args('8:00') def boot(name): print('%s 开机' % name) if __name__ == '__main__': boot('keguang')
参数在@di_args('8:00')传入即可,有点像java里面的注解。最后还是通过boot('keguang')调用即可,结果:
来的真早,很棒。。。
boot 打卡,滴...
keguang 开机
类装饰器
类装饰器主要依靠类的__call__方法,当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时,就会调用此方法。
# 类装饰器 class di(object): def __init__(self, f): self._f = f def __call__(self, *args, **kwargs): print('decorator start...') self._f() print('decorator end...') @di def boot(): print('开机') if __name__ == '__main__': boot()
加上@di装饰器标识,会用boot去实例化di类,然后执行__call__函数,object表示这个类可以传入任何类型参数。
运行结果
decorator start...
开机
decorator end...
装饰器有一个典型的应用场景就是打log日志,如果所有逻辑都需要日志记录程序的运行状况,那么可以对这些逻辑(函数)加日志模块装饰器,就能达到相应目的。
以上就是举例讲解Python装饰器的详细内容,更多关于python装饰器的资料请关注其它相关文章!
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据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。