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1、必備
2、需求來了
3、问答时间
4、functools.wraps
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python之裝飾器的理解

Apr 16, 2018 am 11:53 AM
python 裝飾器

這篇文章介紹的內容是關於python之裝飾器的理解,有著一定的參考價值,現在分享給大家,有需要的朋友可以參考一下

1、必備

核心:函數即「變數」
定義:本質上是函數,是為了在其他函數中加入附加功能
原則:
      1、不修改原函數的原始程式碼

#      2、不修改原函數的呼叫方式 

高階函數巢狀函數=>裝飾器

#### 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
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2、需求來了

新創公司有N個業務部門,1個基礎平台部門,基礎平台負責提供底層的功能,如:資料庫操作、redis呼叫、監控API等功能。業務部門使用基礎功能時,只需呼叫基礎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()
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目前公司有條不紊的進行著,但是,以前基礎平台的開發人員在寫程式碼時候沒有註意驗證相關的問題,即:基礎平台的提供的功能可以被任何人使用。現在需要對基礎平台的所有功能進行重構,為平台提供的所有功能新增驗證機制,即:執行功能前,先進行驗證。

老闆把工作交給Low B,他是這麼做的:


1


#

跟每個業務部門交涉,每個業務部門自己寫程式碼,呼叫基礎平台的功能前先驗證。誒,這樣一來基礎平台就不需要做任何修改了。


當日Low B 被開除了...

老闆把工作交給Low BB,他是這麼做的:


1


只對基礎平台的程式碼重構,讓N業務部門不需要做任何修改

##
############### 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()
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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:

1


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
    passdef f1():
    
    check_login()    print 'f1'def f2():
    
    check_login()    print 'f2'def f3():
    
    check_login()    print 'f3'def f4():
    
    check_login()    
    print 'f4'
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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'
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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'
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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:

  1. def w1(func): ==>将w1函数加载到内存

  2. @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:

  • 执行w1函数,并将 @w1 下面的 函数 作为w1函数的参数,即:@w1 等价于 w1(f1)
    所以,内部就会去执行:
    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
    其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中

  • 将执行完的 w1 函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名
    w1函数的返回值是:
    def inner:
    #验证
    return 原来f1() # 此处的 f1 表示原来的f1函数
    然后,将此返回值再重新赋值给 f1,即:
    新f1 = def inner:
    #验证
    return 原来f1()
    所以,以后业务部门想要执行 f1 函数时,就会执行 新f1 函数,在 新f1 函数内部先执行验证,再执行原来的f1函数,然后将 原来f1 函数的返回值 返回给了业务调用者。
    如此一来, 即执行了验证的功能,又执行了原来f1函数的内容,并将原f1函数返回值 返回给业务调用着

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?

def w1(func):    def inner(arg):        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func(arg)    return inner

@w1def f1(arg):    print 'f1'
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def w1(func):    def inner(arg1,arg2):        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func(arg1,arg2)    return inner

@w1def f1(arg1,arg2):    print 'f1'
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def w1(func):    def inner(arg1,arg2,arg3):        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func(arg1,arg2,arg3)    return inner

@w1def f1(arg1,arg2,arg3):    print 'f1'
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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'
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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'
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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'
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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

def outer(func):    def inner(*args, **kwargs):        print(inner.__doc__)  # None
        return func()    return inner

@outerdef function():    """
    asdfasd
    :return:    """
    print('func')
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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。


def outer(func):
    @functools.wraps(func)    def inner(*args, **kwargs):        print(inner.__doc__)  # None
        return func()    return inner

@outerdef function():    """
    asdfasd
    :return:    """
    print('func')
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以上是python之裝飾器的理解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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