不懂Python装饰器?教程双手奉上!

1、必备

#### 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(1) # 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

2.需求来了

初创公司有N个业务部门,1个基础平台部门,基础平台负责提供底层的功能,如:数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时,只需调用基础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()

目前公司有条不紊的进行着,但是,以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题,即:基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构,为平台提供的所有功能添加验证机制,即:执行功能前,先进行验证。

老大把工作交给 Low B,他是这么做的:

跟每个业务部门交涉,每个业务部门自己写代码,调用基础平台的功能之前先验证。诶,这样一来基础平台就不需要做任何修改了。

当天Low B 被开除了…

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老大把工作交给 Low BB,他是这么做的:

只对基础平台的代码进行重构,让N业务部门无需做任何修改

过了一周 Low BB 被开除了…

############### 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()

老大把工作交给 Low BBB,他是这么做的:

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

pass

def f1():

check_login()

print('f1')

def f2():

check_login()

print('f2')

def f3():

check_login()

print('f3')

def f4():

check_login()

print('f4')

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')

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')

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:

def w1(func): ==>将w1函数加载到内存

@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内部会执行以下操作:

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?

一个参数:

def w1(func):

def inner(arg):

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func(arg)

return inner

@w1

def f1(arg):

print('f1')

两个参数:

def w1(func):

def inner(arg1,arg2):

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func(arg1,arg2)

return inner

@w1

def f1(arg1,arg2):

print('f1')

三个参数:

def w1(func):

def inner(arg1,arg2,arg3):

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func(arg1,arg2,arg3)

return inner

@w1

def f1(arg1,arg2,arg3):

print('f1')

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')

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')

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')

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

@outer

def function():

"""

asdfasd

:return:

"""

print('func')

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

@outer

def function():

"""

asdfasd

:return:

"""

print('func')

至此,关于Python装饰器的介绍就完毕了,你get到了吗?

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180525A0E4PR00?refer=cp_1026
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