Python의 데코레이터는 Python에 입문하는 데 장애물이 됩니다. Python의 데코레이터 개념은 종종 사람들을 혼란스럽게 합니다. 그래서 오늘은 Python의 데코레이터를 분석해 보겠습니다
1. Scope
Python에는 전역 범위와 로컬 범위라는 두 가지 유형의 범위가 있습니다.
전역 범위는 파일 수준에서 정의된 변수 및 함수 이름입니다. 로컬 범위는 정의 함수 안에 있습니다.
범위와 관련하여 다음 두 가지 사항을 이해해야 합니다. a. 로컬로 정의된 변수는 전역적으로 액세스할 수 없습니다. b. 전역으로 정의된 변수는 로컬로 액세스할 수 있지만 전역으로 정의된 변수는 수정할 수 없습니다.
다음 예를 살펴보겠습니다.
x = 1
def funx():
x = 10
print(x) # 打印出10
funx()
print(x) # 打印出1
로그인 후 복사
로컬에
정의된 변수 x가 없으면 함수는 x를 내부에서 검색합니다. 찾을 수 없으면 오류가 보고됩니다.
x = 1
def funx():
print(x) # 打印出1
funx()
print(x) # 打印出1
x = 1
def funx():
def func1():
print(x) # 打印出1
func1()
funx()
print(x) # 打印出1로그인 후 복사
범위 문제와 관련하여 두 가지 점만 기억하면 됩니다. 전역 변수는 파일의 어느 곳에서나 참조할 수 있지만 수정은 필요한 변수를 로컬에서 찾을 수 없는 경우 전역적으로만 수행할 수 있습니다. 외부에서 검색되지 않으면 외부에서 검색되어 오류가 보고됩니다.
2. 고급 기능
함수 이름이 실제로 메모리 공간의 주소를 가리키는 것임을 알고 있으므로 이 기능을 사용할 수 있습니다.
a 함수 이름을 값으로 사용할 수 있습니다
def delete(ps):
import os
filename = ps[-1]
delelemetns = ps[1]
with open(filename, encoding='utf-8') as f_read,\
open('tmp.txt', 'w', encoding='utf-8') as f_write:
for line in iter(f_read.readline, ''):
if line != '\n': # 处理非空行
if delelemetns in line:
line = line.replace(delelemetns,'')
f_write.write(line)
os.remove(filename)
os.rename('tmp.txt',filename)
def add(ps):
filename = ps[-1]
addelemetns = ps[1]
with open(filename, 'a', encoding='utf-8') as fp:
fp.write("\n", addelemetns)
def modify(ps):
import os
filename = ps[-1]
modify_elemetns = ps[1]
with open(filename, encoding='utf-8') as f_read, \
open('tmp.txt', 'w', encoding='utf-8') as f_write:
for line in iter(f_read.readline, ''):
if line != '\n': # 处理非空行
if modify_elemetns in line:
line = line.replace(modify_elemetns, '')
f_write.write(line)
os.remove(filename)
os.rename('tmp.txt', filename)
def search(cmd):
filename = cmd[-1]
pattern = cmd[1]
with open(filename, 'r', encoding="utf-8") as f:
for line in f:
if pattern in line:
print(line, end="")
else:
print("没有找到")
dic_func ={'delete': delete, 'add': add, 'modify': modify, 'search': search}
while True:
inp = input("请输入您要进行的操作:").strip()
if not inp:
continue
cmd_1 = inp.split()
cmd = cmd_1[0]
if cmd in dic_func:
dic_func[cmd](cmd_1)
else:
print("Error")로그인 후 복사
b. 함수 이름을 반환 값으로 사용할 수 있습니다
def outer():
def inner():
pass
return inner
s = outer()
print(s)
######输出结果为#######
<function outer.<locals>.inner at 0x000000D22D8AB8C8>로그인 후 복사
c. 함수 이름을 매개 변수로 사용할 수 있습니다
.
def index():
print("index func")
def outer(index):
s = index
s()
outer(index)
######输出结果#########
index func로그인 후 복사
그러면 위의 두 가지 조건이 모두 충족됩니다.
3. 클로저 함수
클로저 함수는 두 가지 조건을 충족해야 합니다. 1. 함수 내부에 정의된 함수 2. 전역 범위가 아닌 외부 범위를 포함합니다. 다음은 몇 가지 예를 통해 클로저 함수에 대한 참조입니다.
예 1: 다음은 함수 내부의 함수만 정의하지만 클로저 함수는 아닙니다.
def outer():
def inner():
print("inner func excuted")
inner() # 调用执行inner()函数
print("outer func excuted")
outer() # 调用执行outer函数
####输出结果为##########
inner func excuted
outer func excuted로그인 후 복사
예 2: 다음은 함수 내부에 정의되어 있으며 외부 변수도 참조합니다. 두 번째 항목이 충족되지 않았음을 발견했을 것입니다. 예, 여기서 변수 x는 외부적으로 작동하는 변수가 아니라 전역 변수입니다. 도메인. 다음 예를 살펴보겠습니다.
x = 1
def outer():
def inner():
print("x=%s" %x) # 引用了一个非inner函数内部的变量
print("inner func excuted")
inner() # 执行inner函数
print("outer func excuted")
outer()
#####输出结果########
x=1
inner func excuted
outer func excuted로그인 후 복사
분명히 위의 예는 클로저 함수의 조건을 만족합니다. 이제 클로저 함수로서 위의 두 가지 조건을 충족해야 하며 둘 중 어느 것도 제거될 수 없다는 것을 알아야 합니다. 하지만 일반적인 상황에서는 클로저 함수에 값을 반환하게 됩니다. 여기서는 그 이유에 대해 설명하지 않겠습니다. 다음 내용에서는 이 반환 값의 사용을 살펴보겠습니다.
def outer():
x = 1
def inner():
print("x=%s" %x)
print("inner func excuted")
inner()
print("outer func excuted")
outer()
#####输出结果#########
x=1
inner func excuted
outer func excuted로그인 후 복사
이제 클로저를 정의해 보겠습니다. 기능. 함수와 관련 참조 환경으로 구성된 엔터티입니다. 심층 제약 조건을 구현할 때 참조 환경을 명시적으로 나타내는 것을 생성하고 이를 관련 서브루틴과 함께 묶어 번들이 클로저가 되도록 해야 합니다. 위의 예에서 클로저 함수가 실제로 클로저 함수라고 부르려면 자체 함수와 외부 변수를 포함해야 함을 알 수 있습니다. 바인딩된 외부 변수가 없으면 해당 함수는 클로저 함수로 간주될 수 없습니다.
그러면 클로저 함수에 외부 참조 변수가 몇 개 있는지 어떻게 알 수 있나요? 아래 코드를 보세요.
def outer():
x = 1
def inner():
print("x=%s" %x)
print("inner func excuted")
print("outer func excuted")
return inner # 返回内部函数名
outer()로그인 후 복사
결과를 보면 내부에서 두 개의 외부 지역 변수가 참조되는 것으로 나타났습니다. 비지역 변수가 참조되면 여기서 출력은 None입니다.
클로저 함수의 특징:
1. 자체 범위를 갖습니다. 2. 지연된 계산
그래서 클로저 함수는 무엇을 하는 걸까요? , 클로저 함수가 정의되면 외부 환경에 바인딩되어야 합니다. 이 모든 것은 클로저 기능으로 간주될 수 있으며, 이 바인딩 기능을 사용하여 특정 특수 기능을 완성할 수 있습니다.
예제 3: 들어오는 URL에 따라 페이지 소스 코드 다운로드
def outer():
x = 1
y = 2
def inner():
print("x= %s" %x)
print("y= %s" %y)
print(inner.closure)
return inner
outer()
######输出结果#######
(<cell at 0x000000DF9EA965B8: int object at 0x000000006FC2B440>, <cell at 0x000000DF9EA965E8: int object at 0x000000006FC2B460>)로그인 후 복사
이것은 클로저 기능의 조건을 충족하지 않는다고 말할 수도 있습니다. 비전역 외부 변수를 참조하지 않았습니다! 사실, 앞서 말했듯이 함수 내부의 변수가 함수에 속하면 그렇지 않습니다. 그런 다음 index(url)에 있습니다. 이 URL도 함수 내부에 속하지만 한 단계를 생략했으므로 위 함수도 클로저 함수입니다.
4. 데코레이터
위의 기초를 이용하면 데코레이터를 쉽게 이해할 수 있습니다.
데코레이터: 외부 함수는 데코레이팅된 함수의 이름을 전달하고, 내부 함수는 데코레이팅된 함수의 이름을 반환합니다.
기능: 1. 데코레이팅된 함수의 호출 방법을 수정하지 않습니다. 2. 데코레이팅된 함수의 소스 코드를 수정하지 않습니다. a. 매개변수 없는 데코레이터
다음 예를 통해 코드 실행 시간을 계산해야 합니다.
import time, random
def index():
time.sleep(random.randrange(1, 5))
print("welcome to index page")로그인 후 복사
根据装饰器的特点，我们不能对index()进行任何修改,而且调用方式也不能变。这时候，我们就可以使用装饰器来完成如上功能.
import time, random
def outer(func): # 将index的地址传递给func
def inner():
start_time = time.time()
func() # fun = index 即func保存了外部index函数的地址
end_time = time.time()
print("运行时间为%s"%(end_time - start_time))
return inner # 返回inner的地址
def index():
time.sleep(random.randrange(1, 5))
print("welcome to index page")
index = outer(index) # 这里返回的是inner的地址，并重新赋值给index
index()로그인 후 복사
但是，有些情况，被装饰的函数需要传递参数进去，有些函数又不需要参数，那么如何来处理这种变参数函数呢？下面来看看有参数装饰器的使用情况.
b.有参装饰器
def outer(func): # 将index的地址传递给func
def inner(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
func(*args, **kwargs) # fun = index 即func保存了外部index函数的地址
end_time = time.time()
print("运行时间为%s"%(end_time - start_time))
return inner # 返回inner的地址로그인 후 복사
下面来说说一些其他情况的实例。
如果被装饰的函数有返回值
def timmer(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
start_time = time.time()
res=func(*args,**kwargs) #res来接收home函数的返回值
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
return res
return wrapper
def home(name):
time.sleep(random.randrange(1,3))
print('welecome to %s HOME page' %name)
return 123123123123123123123123123123123123123123로그인 후 복사
这里补充一点,加入我们要执行被装饰后的函数,那么应该是如下调用方式:
home = timmer(home) # 等式右边返回的是wrapper的内存地址,再将其赋值给home，这里的home不在是原来的的那个函数,而是被装饰以后的函数了。像home = timmer(home)这样的写法,python给我们提供了一个便捷的方式------语法糖@.以后我们再要在被装饰的函数之前写上@timmer,它的效果就和home = timmer(home)是一样的。
如果一个函数被多个装饰器装饰,那么执行顺序是怎样的。
import time
import random
def timmer(func):
def wrapper():
start_time = time.time()
func()
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
return wrapper
def auth(func):
def deco():
name=input('name: ')
password=input('password: ')
if name == 'egon' and password == '123':
print('login successful')
func() #wrapper()
else:
print('login err')
return deco
@auth # index = auth(timmer(index))
@timmer # index = timmer(index)
def index():
time.sleep(3)
print('welecome to index page')
index()로그인 후 복사
实验结果表明,多个装饰器装饰一个函数,其执行顺序是从下往上。
关于装饰器，还有一些高级用法,有兴趣的可以自己研究研究。
위 내용은 Python 데코레이터를 심층적으로 이해할 수 있는 샘플 코드 공유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
