我终于弄懂了Python的装饰器(四),
我终于弄懂了Python的装饰器(四),
此系列文档:
1. 我终于弄懂了Python的装饰器(一)
2. 我终于弄懂了Python的装饰器(二)
3. 我终于弄懂了Python的装饰器(三)
4. 我终于弄懂了Python的装饰器(四)
四、装饰器的用法
通用装饰器(这里有一篇文档要补充)
如要制作通用装饰器(无论参数如何,您都可以将其应用于任何函数或方法),则只需使用*args, **kwargs
:
def a_decorator_passing_arbitrary_arguments(function_to_decorate):
#包装器接受任何参数(这部分可以参考文档:+++++++补充文档+++++++++++++++)
def a_wrapper_accepting_arbitrary_arguments(*args, **kwargs):
print("Do I have args?:")
print(args)
print(kwargs)
function_to_decorate(*args, **kwargs)
return a_wrapper_accepting_arbitrary_arguments
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def function_with_no_argument():
print("Python is cool, no argument here.")
function_with_no_argument()
#输出:
#Do I have args?:
#()
#{}
#Python is cool, no argument here.
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def function_with_arguments(a, b, c):
print(a, b, c)
function_with_arguments(1,2,3)
#输出:
#Do I have args?:
#(1, 2, 3)
#{}
#1 2 3
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def function_with_named_arguments(a, b, c, platypus="Why not ?"):
print("Do {0}, {1} and {2} like platypus? {3}".format(a, b, c, platypus))
function_with_named_arguments("Bill", "Linus", "Steve", platypus="Indeed!")
#输出:
#Do I have args ? :
#('Bill', 'Linus', 'Steve')
#{'platypus': 'Indeed!'}
#Do Bill, Linus and Steve like platypus? Indeed!
class Mary(object):
def __init__(self):
self.age = 31
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def sayYourAge(self, lie=-3): # You can now add a default value
print("I am {0}, what did you think?".format(self.age + lie))
m = Mary()
m.sayYourAge()
#输出:
# Do I have args?:
#(<__main__.Mary object at 0xb7d303ac>,)
#{}
#I am 28, what did you think?
最佳做法:装饰器
注意:
- 装饰器是在Python 2.4中引入的,因此请确保您的代码将在> = 2.4上运行。
- 装饰器使函数调用变慢。(请记住这点)
- 您不能取消装饰功能。(有一些技巧,可以创建可以被删除的装饰器,但是没有人使用它们。)因此,一旦装饰了一个函数,就对所有代码进行了装饰。
- 装饰器包装函数,这会使它们难以调试。(这在Python> = 2.5时有所调整;请参见以下内容。)
该functools
模块是在Python 2.5中引入的。
它包括函数functools.wraps()
,该函数将修饰后的函数的名称,模块和文档字符串复制到其包装器中。
(有趣的事是:functools.wraps()
也是一个装饰器!)
#为了进行调试,stacktrace将向您显示函数__name__
def foo():
print("foo")
print(foo.__name__)
#输出: foo
#使用装饰器时,输出的信息会变得凌乱,不再是foo,而是wrapper
def bar(func):
def wrapper():
print("bar")
return func()
return wrapper
@bar
def foo():
print("foo")
print(foo.__name__)
#输出: wrapper
# "functools" can help for that
import functools
def bar(func):
# We say that "wrapper", is wrapping "func"
# and the magic begins
@functools.wraps(func)
def wrapper():
print("bar")
return func()
return wrapper
@bar
def foo():
print("foo")
print(foo.__name__)
#outputs: foo
Python本身提供了一些装饰:property
,staticmethod
,等。
- Django使用装饰器来管理缓存和查看权限。
- 伪造的内联异步函数调用。
如何使用链式装饰器?
# 大胆的使用链式装饰器吧
def makebold(fn):
# The new function the decorator returns
def wrapper():
# Insertion of some code before and after
return "<b>" + fn() + "</b>"
return wrapper
# The decorator to make it italic
def makeitalic(fn):
# The new function the decorator returns
def wrapper():
# Insertion of some code before and after
return "<i>" + fn() + "</i>"
return wrapper
@makebold
@makeitalic
def say():
return "hello"
print(say())
#输出: <b><i>hello</i></b>
# This is the exact equivalent to
def say():
return "hello"
say = makebold(makeitalic(say))
print(say())
#输出: <b><i>hello</i></b>
现在,您可以暂时放下开心的心情,我们来动动脑筋,看看装饰器的高级用法。
原文链接:https://stackoverflow.com/questions/739654/how-to-make-a-chain-of-function-decorators
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