python之我对装饰器的理解

py3study

发布于 2020-01-08 11:29:54

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发布于 2020-01-08 11:29:54

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从一开始学习python的时候，就一直不是很理解装饰器是个什么东东，再看了很多篇博文和自己动手敲了好多代码后，算是略有了解。

我理解的装饰器是: 在不改变原有函数调用的情况下，对其进行包装，使其变成另外一种函数来使用,一般的用途是插入日志、性能测试、事务处理等。

def host_restrict(tags=[], names=[]):
    def decorator(f):
        @functools.wraps(f)
        def decorated(*args, **kwargs):
            host_info = hosts.get(env.host)
            if not host_info:
                return f(*args, **kwargs)
            if tags and host_info[0] not in tags:
                raise StandardError('Tag %s not in %s' % (host_info[0], tags))
            if names and not set(names).intersection(
                    set([s for s in host_info[1].split(' ') if s.strip()])):
                raise StandardError(
                    'Name %s not in %s' % (host_info[1], names))
            return f(*args, **kwargs)
        return decorated
    return decorator

公司的这个装饰器是用来约束用户输入的信息的。

特此记录装饰器的用法，把装饰器分为有参数的装饰器、无参数的装饰器和functions模块。

1 无参数的装饰器

def foo1(func):
    def decorator():
        print '一些列相关操作'
        return  func()
    return decorator

2 有参数的装饰器

2.1 原函数带参数

def foo1(func):
    def decorator(*args,**kwargs):
        print '一些列相关操作'
        return  func(*args,**kwargs)
    return decorator

2.2 装饰器带参数

# arg为装饰器的参数
def foo3(arg):
    def decorator(func):
        def decoratod(*args,**kwargs):
            print '可以对arg进行判断，计算等相关操作'
            return  func(*args,**kwargs)
        return decoratod
    return decorator

3 functions 模块

这个装饰器能将装饰过的函数的特殊属性保留。一般在使用反射的使用会很有用。

# arg为装饰器的参数
def foo4(arg):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def decoratod(*args,**kwargs):
            print '可以对 arg 进行一些判断等相关操作'
            return  func(*args,**kwargs)
        return decoratod
    return decorator

下面是参考资料，当初有不少地方没看明白，真正练习后才明白些：

1. Python装饰器学习 http://blog.csdn.net/thy38/article/details/4471421

2. Python装饰器与面向切面编程 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html

3. Python装饰器的理解 http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17572338

4. Python装饰器学习（九步学习） http://www.cnblogs.com/rhcad/archive/2011/12/21/2295507.html

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原始发表：2019-09-07 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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