Python のデコレータは非常に一般的に使用されるもので、いくつかの特定のメソッドと一般的なメソッドをデコレータとして記述することができるため、コードの可読性と簡潔性、およびスケーラビリティが向上します。 。
Python デコレータを学ぶ前に、次の例を見てみましょう:
1. スコープ
# coding:utf-8
msg = 'hello test1'
def add():
msg = 'this is add'
print msg #当执行add()时将打印'this is add'
def add2():
print msg #当执行add2()时将打印'hello test1'上の例では、グローバル変数 msg とローカル変数 msg を宣言しています。 add() の "print msg" が実行されると、まず add にローカル変数 msg があるかどうかを調べます。見つからない場合は、上位レベルのスコープに移動して変数があるかどうかを調べます。ローカル変数は関数の実行時に生成されますが、関数の終了時にローカル変数も破棄されます。 次に、上記の例を詳しく見てみましょう。上の例で、何か注意点はありますか。obj は inner 関数を指すオブジェクトです。obj を実行する場合、inner を実行するのと同じですが、add 関数は実行されません。つまり、msg は宣言されておらず、inner も実行されません。変数 msg を宣言します。変数 msg はどうやって見つけますか?
これはPythonの「クロージャ」です。Pythonは関数クロージャと呼ばれる機能をサポートしています。人間の言葉で言えば、非グローバルスコープにネストされた関数は、それが定義されたときの場所を記憶できます。これは、関数の obj.func_closure 属性を確認することで結論付けることができます。この属性には、閉じられたスコープ内の値が含まれています (キャプチャされた値のみが含まれます。他の値が add で定義されている場合、閉じられたスコープは次のようになります)。いいえ）閉鎖は、Pythonデコレータの中核的な原理です。単純なデコレーターの例：
# coding:utf-8
def add():
msg = 'hello add'
def inner():
print msg #运行add()这里会打印'hello add'
return inner>>> obj = add() >>> obj #可见obj是一个指向inner函数的对象 <function inner at 0x0000000002855438> ... >>> obj() hello add #运行obj()打印msg
44。
パラメーターの内容をチェックするための追加のデコレーターがここに追加されます。複数のデコレーターがある場合、最初に Check_args_num が実行され、次に check_args_int が実行されます。
# coding:utf-8
def check_args_num(func):
# 该装饰器用于检查传入的参数数量，检查是否是两个参数
def inner(*args, **kwargs):
args_list = list(args)
if len(args_list) < 2:
for i in range(2 - len(args)):
# 如果参数数量小于2则用0填补
args_list.append(0)
if len(args_list) > 2:
# 如果参数数量大于2则打印错误
print 'The args number is too many!'
func(*args_list, **kwargs)
return inner
@check_args_num
def add(x, y):
return x + y#Here add が inner を指していることがわかります。複数のデコレータが存在する場合、add が呼び出されるとき、最初のデコレータが実行された後、次のデコレータが実行されます。パラメータは順番に渡されます
5. パラメータを持つデコレータ
デコレータを定義するとき、デコレータに渡される最初のパラメータは装飾された関数 (例: add の例) であることがわかっています。次の例では、デコレータに追加のパラメータを渡す必要もあります。
>>>print add(1,2)
3
...
>>>print add(100)
100
...
>>>print add(1,2,3)
Traceback (most recent call last):
File "D:\PyCharm 5.0.4\helpers\pydev\pydevd_exec.py", line 3, in Exec
exec exp in global_vars, local_vars
File "<input>", line 1, in <module>
File "E:/code/my_project/decorator/test1.py", line 14, in inner
raise Exception('The args number is too many!')
Exception: The args number is too many!
...
>>>add
<function inner at 0x0000000002A6C3C8>
#可以看到add函数现在指向的是inner
この例には、前の例と異なるのは check_args_num だけです。 check_args_num に追加のパラメータフラグがあります。 flag=='false' の場合、パラメータ番号のチェックはスキップされます。 出力結果は次のとおりです
# coding:utf-8
def check_args_int(func):
# 该装饰器用于检查传入的参数是否是int型
def ensure_int(*args, **kwargs):
from array import array
try:
array('H', args)
except Exception, e:
raise Exception(e)
return func(*args, **kwargs)
return ensure_int
def check_args_num(func):
# 该装饰器用于检查传入的参数数量，检查是否是两个参数
def inner(*args, **kwargs):
args_list = list(args)
if len(args_list) < 2:
for i in range(2 - len(args)):
# 如果参数数量小于2则用0填补
args_list.append(0)
if len(args_list) > 2:
# 如果参数数量大于2则打印错误
raise Exception('The args number is too many!')
return func(*args_list, **kwargs)
return inner
@check_args_num
@check_args_int
def add(x, y):
return x + y
6. パラメータのないデコレータ デコレータモジュールは Python A モジュールです。デコレータを具体的にカプセル化するために使用されます。同時に、デコレータを構築するのにデコレータを使用する方が簡単です。 同時に、デコレータ関数のシグネチャは変更されません
ここでは、クロージャを介して Python デコレータ構築を実装することについて説明しました。 Python デコレータとその関数の実装も原理は同じです>>> print add(1,'fsaf')
Traceback (most recent call last):
File "D:\PyCharm 5.0.4\helpers\pydev\pydevd_exec.py", line 3, in Exec
exec exp in global_vars, local_vars
File "<input>", line 1, in <module>
File "E:/code/my_project/decorator/test1.py", line 28, in inner
return func(*args_list, **kwargs)
File "E:/code/my_project/decorator/test1.py", line 10, in ensure_int
raise Exception(e)
Exception: an integer is required
...
>>> add
<function inner at 0x0000000002B1C4A8># coding:utf-8
def check_args_int(func):
# 该装饰器用于检查传入的参数是否是int型
def ensure_int(*args, **kwargs):
from array import array
try:
array('H', args)
except Exception, e:
raise Exception(e)
return func(*args, **kwargs)
return ensure_int
def check_args_num(flag):
'''
:param func: 被装饰函数
:param flag: 决定是否检查参数数量
'''
# 该装饰器用于检查传入的参数数量，检查是否是两个参数
def get_func(func):
def inner(*args, **kwargs):
if flag == 'false':
print 'Skip check !'
return func(*args, **kwargs)
args_list = list(args)
if len(args_list) < 2:
for i in range(2 - len(args)):
# 如果参数数量小于2则用0填补
args_list.append(0)
if len(args_list) > 2:
# 如果参数数量大于2则打印错误
raise Exception('The args number is too many!')
return func(*args_list, **kwargs)
return inner
return get_func
@check_args_num('false')
@check_args_int
def add(x, y):
return x + y>>>print add(1, 2) Skip check ! 3
りー
对比上面通过decorator模块装饰函数的例子，我们可以发现，用decorator装饰函数的代码更加简洁易懂，但是他们二者的执行效率谁更高呢？下面我们通过Timer来测试下：
from timeit import Timer print Timer('add(1,2)',setup='from __main__ import add').timeit(100000) #将该段代码 加在 之前的例子中 #这里打印的是运行100000次的时间
functools.wraps装饰执行结果：
2.37299322602
decorator模块装饰执行结果：
3.42141566059
执行效率wraps略高，但是这里是执行了10万次他们之间的差距约为1秒，所以我个人还是比较青睐于用decorator模块装饰函数，毕竟看起来易懂，写法也较为简单！本文就将装饰器介绍到这里了，当然也没有说尽装饰器的妙用，比如：装饰类...其原理是用类来当做装饰器，类里面需要用到__call__方法，至于装饰类的用法感兴趣的朋友自行百度咯！
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