Python 裝飾器原理、定義與用法詳解
本文實例講述了Python 裝飾器原理、定義與用法。分享給大家供大家參考,具體如下:
Python 裝飾器
一、何為裝飾器
1、在函數(shù)中定義函數(shù)
在函數(shù)中定義另外的函數(shù),就是說可以創(chuàng)建嵌套的函數(shù),例子如下
def sayHi(name="hjj2"): print 'inside sayHi() func' def greet(): return 'inside greet() func' print(greet()) sayHi() #output # inside sayHi() func # inside greet() func
2、將函數(shù)作為參數(shù)傳給另外一個函數(shù),裝飾器原型
def sayHi(): return 'hi hjj2' def doSthBeforeSayHi(func): print 'before sayHi func' print(func()) doSthBeforeSayHi(sayHi) #output # before sayHi func # hi hjj2
3、實現(xiàn)一個裝飾器
在第二步中,我們已經(jīng)基本探究到裝飾器的原理了,python裝飾器做的事就是通過封裝一個函數(shù)并且用這樣或那樣的方式來修改它的行為。不帶@的初步示例如下:
def new_decorator(func): def wrapDecorator(): print 'before func' func() print 'after func' return wrapDecorator def func_require_decorator(): print 'a func need decorator' func_require_decorator() #ouput: a func need decorator func_require_decorator = new_decorator(func_require_decorator) func_require_decorator() #ouput: # before func # a func need decorator # after func
使用@來運行裝飾器
@new_decorator func_require_decorator() #ouput: # before func # a func need decorator # after func
這里我們可以看到,這兩個例子的運行結果是一樣的。所以我們能想象得到@new_decorator的作用就是
func_require_decorator = new_decorator(func_require_decorator)
我們繼續(xù)優(yōu)化這個裝飾器,現(xiàn)在我們有一個問題就是,如果我們想要通過print(func_require_decorator.__name__)
就會報錯# Output: wrapTheFunction。這樣就需要借助python提供的functools.wraps
來解決了
@wraps接受一個函數(shù)來進行裝飾,并加入了復制函數(shù)名稱、注釋文檔、參數(shù)列表等等的功能。這可以讓我們在裝飾器里面訪問在裝飾之前的函數(shù)的屬性。
from functools import wraps def new_decorator(func): @wraps(func) def wrapDecorator(): print 'before func' func() print 'after func' return wrapDecorator def func_require_decorator(): print 'a func need decorator' @new_decorator func_require_decorator() print(func_require_decorator.__name__) #ouput: func_require_decorator
二、使用場景
1、授權,大體例子
from functools import wraps def requires_auth(f): @wraps(f) def decorated(*args, **kwargs): auth = request.authorization if not auth or not check_auth(auth.username, auth.password): authenticate() return f(*args, **kwargs) return decorated
2、日志:
from functools import wraps def logit(logfile='out.log'): def logging_decorator(func): @wraps(func) def wrapped_function(*args,**kwargs): log_string = func.__name__+"was called" print(log_string) with open(logfile,'a') as opened_file: opened_file.write(log_string+'\n') return func(*args,**kwargs) return wrapped_function return logging_decorator @logit() def func1(): pass func1()
3、其他如flask中的@app.route()
三、裝飾器類
1、將上面的日志裝飾器變?yōu)轭惖某醪侥P腿缦?/strong>
from functools import wraps class logit(object): def __init__(self, logfile='out.log'): self.logfile = logfile def __call__(self, func): @wraps(func) def wrapped_function(*args, **kwargs): log_string = func.__name__ + "was called" print(log_string) # 打開logfile并寫入 with open(self.logfile, 'a') as open_file: # 將日志寫到指定文件 open_file.write(log_string + '\n') # 發(fā)送一個通知 self.notify() return func(*args, **kwargs) return wrapped_function def notify(self): pass @logit() def myfunc1(): pass class email_logit(logit): ''' 實現(xiàn)在函數(shù)調(diào)用時發(fā)送email ''' def __init__(self, email='admin@xxx.com', *args, **kwargs): self.email = email super(email_logit, self).__init__(*args, **kwargs) def notify(self): ''' 發(fā)送郵件通知 ''' pass
通過這種方式,我們可以定義我們在自己的需求,減少代碼的冗余,提高復用率。
至此,關于裝飾器的探索就結束啦。
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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
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