本文实例讲述了python 装饰器功能与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
1、必备
#### 第一波 #### def foo(): print 'foo' foo #表示是函数 foo() #表示执行foo函数 #### 第二波 #### def foo(): print 'foo' foo = lambda x: x + 1 foo() # 执行下面的lambda表达式,而不再是原来的foo函数,因为函数 foo 被重新定义了
2、需求来了
初创公司有N个业务部门,1个基础平台部门,基础平台负责提供底层的功能,如:数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时,只需调用基础平台提供的功能即可。如下:
############### 基础平台提供的功能如下 ############### def f1(): print 'f1' def f2(): print 'f2' def f3(): print 'f3' def f4(): print 'f4' ############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ############### f1() f2() f3() f4() ############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ############### f1() f2() f3() f4()
目前公司有条不紊的进行着,但是,以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题,即:基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构,为平台提供的所有功能添加验证机制,即:执行功能前,先进行验证。
老大把工作交给 Low B,他是这么做的:
跟每个业务部门交涉,每个业务部门自己写代码,调用基础平台的功能之前先验证。诶,这样一来基础平台就不需要做任何修改了。
当天Low B 被开除了...
老大把工作交给 Low BB,他是这么做的:
只对基础平台的代码进行重构,让N业务部门无需做任何修改
############### 基础平台提供的功能如下 ############### def f1(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 print 'f1' def f2(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 print 'f2' def f3(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 print 'f3' def f4(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 print 'f4' ############### 业务部门不变 ############### ### 业务部门A 调用基础平台提供的功能### f1() f2() f3() f4() ### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ### f1() f2() f3() f4()
过了一周 Low BB 被开除了...
老大把工作交给 Low BBB,他是这么做的:
只对基础平台的代码进行重构,其他业务部门无需做任何修改
############### 基础平台提供的功能如下 ############### def check_login(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 pass def f1(): check_login() print 'f1' def f2(): check_login() print 'f2' def f3(): check_login() print 'f3' def f4(): check_login() print 'f4'
老大看了下Low BBB 的实现,嘴角漏出了一丝的欣慰的笑,语重心长的跟Low BBB聊了个天:
老大说:
写代码要遵循开发封闭原则,虽然在这个原则是用的面向对象开发,但是也适用于函数式编程,简单来说,它规定已经实现的功能代码不允许被修改,但可以被扩展,即:
封闭:已实现的功能代码块
开放:对扩展开发
如果将开放封闭原则应用在上述需求中,那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码,老板就给了Low BBB一个实现方案:
def w1(func): def inner(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func() return inner @w1 def f1(): print 'f1' @w1 def f2(): print 'f2' @w1 def f3(): print 'f3' @w1 def f4(): print 'f4'
对于上述代码,也是仅仅对基础平台的代码进行修改,就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作,并且其他业务部门无需做任何操作。
Low BBB心惊胆战的问了下,这段代码的内部执行原理是什么呢?
老大正要生气,突然Low BBB的手机掉到地上,恰恰屏保就是Low BBB的女友照片,老大一看一紧一抖,喜笑颜开,交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了:
单独以f1为例:
def w1(func): def inner(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func() return inner @w1 def f1(): print 'f1'
当写完这段代码后(函数未被执行、未被执行、未被执行),python解释器就会从上到下解释代码,步骤如下:
def w1(func): ==>将w1函数加载到内存 @w1
没错,从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码,因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。
从表面上看解释器着实会执行这两句,但是 @w1 这一句代码里却有大文章,@函数名 是python的一种语法糖。
如上例@w1内部会执行一下操作:
def inner: #验证 return f1() # func是参数,此时 func 等于 f1 return inner # 返回的 inner,inner代表的是函数,非执行函数
Low BBB 你明白了吗?要是没明白的话,我晚上去你家帮你解决吧!!!
先把上述流程看懂,之后还会继续更新...
3、问答时间
问题:被装饰的函数如果有参数呢?
一个参数:
def w1(func): def inner(arg): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(arg) return inner @w1 def f1(arg): print 'f1'
两个参数:
def w1(func): def inner(arg1,arg2): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(arg1,arg2) return inner @w1 def f1(arg1,arg2): print 'f1'
三个参数:
def w1(func): def inner(arg1,arg2,arg3): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(arg1,arg2,arg3) return inner @w1 def f1(arg1,arg2,arg3): print 'f1'
问题:可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器?
def w1(func): def inner(*args,**kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(*args,**kwargs) return inner @w1 def f1(arg1,arg2,arg3): print 'f1'
问题:一个函数可以被多个装饰器装饰吗?
def w1(func): def inner(*args,**kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(*args,**kwargs) return inner def w2(func): def inner(*args,**kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(*args,**kwargs) return inner @w1 @w2 def f1(arg1,arg2,arg3): print 'f1'
问题:还有什么更吊的装饰器吗?
#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 def Before(request,kargs): print 'before' def After(request,kargs): print 'after' def Filter(before_func,after_func): def outer(main_func): def wrapper(request,kargs): before_result = before_func(request,kargs) if(before_result != None): return before_result; main_result = main_func(request,kargs) if(main_result != None): return main_result; after_result = after_func(request,kargs) if(after_result != None): return after_result; return wrapper return outer @Filter(Before, After) def Index(request,kargs): print 'index'
4、functools.wraps
上述的装饰器虽然已经完成了其应有的
功能,即:装饰器内的函数代指了原函数,注意其只是代指而非相等,原函数的元信息没有被赋值到装饰器函数内部。例如:函数的注释信息
无元信息:
def outer(func): def inner(*args, **kwargs): print(inner.__doc__) # None return func() return inner @outer def function(): """ asdfasd :return: """ print('func')
如果使用@functools.wraps装饰装饰器内的函数,那么就会代指元信息和函数。
含元信息:
def outer(func): @functools.wraps(func) def inner(*args, **kwargs): print(inner.__doc__) # None return func() return inner @outer def function(): """ asdfasd :return: """ print('func')
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python面向对象程序设计入门与进阶教程》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
本文向大家介绍实例详解Python装饰器与闭包,包括了实例详解Python装饰器与闭包的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 闭包是Python装饰器的基础。要理解闭包,先要了解Python中的变量作用域规则。 变量作用域规则 首先,在函数中是能访问全局变量的: 然后,在一个嵌套函数中,内层函数能够访问在外层函数中定义的局部变量: 闭包 上面的嵌套函数就是闭包。 闭包 是指延伸了作用域的函数,在
本文向大家介绍Python闭包和装饰器用法实例详解,包括了Python闭包和装饰器用法实例详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python闭包和装饰器用法。分享给大家供大家参考,具体如下: Python的装饰器的英文名叫Decorator,作用是完成对一些模块的修饰。所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰(一些小功能,这些小功能可能好多模块都会用到),但又不让这个小装
本文向大家介绍python装饰器实例大详解,包括了python装饰器实例大详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一.作用域 在python中,作用域分为两种:全局作用域和局部作用域。 全局作用域是定义在文件级别的变量,函数名。而局部作用域,则是定义函数内部。 关于作用域,我们要理解两点: a.在全局不能访问到局部定义的变量 b.在局部能够访问到全局定义的变量,但是不能修
本文向大家介绍Python函数装饰器常见使用方法实例详解,包括了Python函数装饰器常见使用方法实例详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python函数装饰器常见使用方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 一、装饰器 首先,我们要了解到什么是开放封闭式原则? 软件一旦上线后,对修改源代码是封闭的,对功能的扩张是开放的,所以我们应该遵循开放封闭的原则。 也就是说:我们必须找
本文向大家介绍Python定义函数功能与用法实例详解,包括了Python定义函数功能与用法实例详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python定义函数功能与用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 1.函数的意义 一般数学上的函数是,一个或者几个自变量,通过某种计算方式,得出一个因变量。 y = f(x) 在Python中,为了使操作更加简洁,就引入了函数这个概念。 Pyth
本文向大家介绍python中的装饰器详解,包括了python中的装饰器详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 在了解装饰器的之前一定要先了解函数作为参数传递, 什么是函数内嵌,请参考我之前写的博客函数简介 因为在python里面,函数也是对象,也可以作为参数进行传递.python装饰器本质也是一种特殊函数,它接收的参数是函数对象,然后动态地函数参数添加额外的功能,而不用修改原有的函数对象.p