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42、Python装饰器

装饰器接受一个函数,添加一些功能并返回它。在本教程中,您将学习如何创建装饰器以及为什么要使用它。

Python中的装饰器

Python有一个有趣的功能,称为装饰器,可将功能添加到现有代码中。

这也称为元编程,因为程序的一部分试图在编译时修改程序的另一部分。


学习装饰的先决条件

为了了解装饰器,我们必须首先了解Python的一些基本知识。

我们必须对Python中的所有内容(是!甚至是类)都是对象这一事实感到满意。我们定义的名称只是绑定到这些对象的标识符。函数也不例外,它们也是对象(带有属性)。可以将各种不同的名称绑定到同一功能对象。

这是一个例子。

def first(msg):
    print(msg)


first("Hello")

second = first
second("Hello")

输出

Hello
Hello

当您运行代码时,这两个函数firstsecond给出相同的输出。在此,名称firstsecond指代相同的功能对象。

现在事情开始变得怪异了。

可以将函数作为参数传递给另一个函数。

如果您在Python中使用过mapfilter和之类的函数reduce,那么您已经知道了。

将其他函数作为参数的此类函数也称为高阶函数。这是这种功能的一个例子。

def inc(x):
    return x + 1


def dec(x):
    return x - 1


def operate(func, x):
    result = func(x)
    return result

我们按如下方式调用该函数。

>>> operate(inc,3)
4
>>> operate(dec,3)
2

此外,一个函数可以返回另一个函数。

def is_called():
    def is_returned():
        print("Hello")
    return is_returned


new = is_called()

# Outputs "Hello"
new()

输出

Hello

这里is_returned()是一个嵌套函数,它在每次调用时都定义并返回is_called()

最后,我们必须了解Python中的C闭包。


回到装饰器

函数和方法被称为可调用的,因为它们可以被调用。

实际上,任何实现特殊__call__()方法的对象都称为可调用对象。因此,从最基本的意义上说,装饰器是可调用的,可返回可调用的。

基本上,装饰器接受一个函数,添加一些功能并返回它。

def make_pretty(func):
    def inner():
        print("I got decorated")
        func()
    return inner


def ordinary():
    print("I am ordinary")

在shell中运行以下代码时,

>>> ordinary()
I am ordinary

>>> # let's decorate this ordinary function
>>> pretty = make_pretty(ordinary)
>>> pretty()
I got decorated
I am ordinary

在上面显示的示例中,make_pretty()是一个装饰器。在分配步骤中:

pretty = make_pretty(ordinary)

ordinary()装饰该函数,并为返回的函数命名pretty

我们可以看到装饰器函数在原始函数中添加了一些新功能。这类似于包装礼物。装饰器充当包装器。装饰的对象(内部实际礼物)的性质不会改变。但是现在,它看起来很漂亮(因为它已经被装饰了)。

通常,我们装饰一个函数并将其重新分配为

ordinary = make_pretty(ordinary).

这是一个常见的构造,因此,Python具有简化此语法的语法。

我们可以将@符号与装饰器函数的名称一起使用,并将其放置在要装饰的函数的定义上方。例如,

@make_pretty
def ordinary():
    print("I am ordinary")

相当于

def ordinary():
    print("I am ordinary")
ordinary = make_pretty(ordinary)

这只是实现装饰器的语法糖。


用参数装饰函数

上面的装饰器很简单,并且只能与没有任何参数的函数一起使用。如果我们的函数具有以下参数,该怎么办:

def divide(a, b):
    return a/b

此函数有两个参数, 一种 和 b。我们知道,如果我们通过,它将给出一个错误b 为0。

>>> divide(2,5)
0.4
>>> divide(2,0)
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: division by zero

现在让我们做一个装饰器来检查这种情况是否会导致错误。

def smart_divide(func):
    def inner(a, b):
        print("I am going to divide", a, "and", b)
        if b == 0:
            print("Whoops! cannot divide")
            return

        return func(a, b)
    return inner


@smart_divide
def divide(a, b):
    print(a/b)

None如果出现错误情况,此新实现将返回。

>>> divide(2,5)
I am going to divide 2 and 5
0.4

>>> divide(2,0)
I am going to divide 2 and 0
Whoops! cannot divide

通过这种方式,我们可以修饰带有参数的函数。

敏锐的观察者会注意到,inner()装饰器内部的嵌套函数的参数与其装饰的函数的参数相同。考虑到这一点,现在我们可以使通用装饰器可以使用任意数量的参数。

在Python中,这种魔术是通过来完成的function(*args, **kwargs)。这样,args将是位置参数的元组,并且kwargs将是关键字参数的字典。这样的装饰器的一个例子是:

def works_for_all(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print("I can decorate any function")
        return func(*args, **kwargs)
    return inner

Python中的链接装饰器

可以在Python中链接多个装饰器。

这就是说,一个功能可以用不同(或相同)的装饰器多次装饰。我们只需将装饰器放置在所需功能的上方即可。

def star(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print("*" * 30)
        func(*args, **kwargs)
        print("*" * 30)
    return inner


def percent(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print("%" * 30)
        func(*args, **kwargs)
        print("%" * 30)
    return inner


@star
@percent
def printer(msg):
    print(msg)


printer("Hello")

输出

******************************
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Hello
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
******************************

上面的语法,

@star
@percent
def printer(msg):
    print(msg)

相当于

def printer(msg):
    print(msg)
printer = star(percent(printer))

链接装饰器的顺序很重要。如果我们将顺序颠倒为

@percent
@star
def printer(msg):
    print(msg)

输出为:

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
******************************
Hello
******************************
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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