函数也是对象
要理解Python装饰器，首先要明白在Python中，函数也是一种对象，因此可以把定义函数时的函数名看作是函数对象的一个引用。既然是引用，因此可以将函数赋值给一个变量，也可以把函数作为一个参数传递或返回。同时，函数体中也可以再定义函数。
装饰器本质
可以通过编写一个纯函数的例子来还原装饰器所要做的事。
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def decorator(func): def wrap(): print("Doing someting before executing func()") func() print("Doing someting after executing func()") return wrapdef fun_test(): print("func")fun_test = decorator(fun_test)fun_test()# Output:# Doing someting before executing func()# func# Doing someting after executing func() |
fun_test所指向的函数的引用传递给decorator()函数
decorator()函数中定义了wrap()子函数，这个子函数会调用通过func引用传递进来的fun_test()函数，并在调用函数的前后做了一些其他的事情
decorator()函数返回内部定义的wrap()函数引用
fun_test接收decorator()返回的函数引用，从而指向了一个新的函数对象
通过fun_test()调用新的函数执行wrap()函数的功能，从而完成了对fun_test()函数的前后装饰
Python中使用装饰器
在Python中可以通过@符号来方便的使用装饰器功能。
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def decorator(func): def wrap(): print("Doing someting before executing func()") func() print("Doing someting after executing func()") return wrap@decoratordef fun_test(): print("func")fun_test()# Output:# Doing someting before executing func()# func# Doing someting after executing func() |
装饰的功能已经实现了，但是此时执行:
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print(fun_test.__name__)# Output:# wrap |
fun_test.__name__已经变成了wrap，这是应为wrap()函数已经重写了我们函数的名字和注释文档。此时可以通过functools.wraps来解决这个问题。wraps接受一个函数来进行装饰，并加入了复制函数名称、注释文档、参数列表等等功能。这可以让我们在装饰器里面访问在装饰之前的函数的属性。
更规范的写法：
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from functools import wrapsdef decorator(func): @wraps(func) def wrap(): print("Doing someting before executing func()") func() print("Doing someting after executing func()") return wrap@decoratordef fun_test(): print("func")fun_test()print(fun_test.__name__)# Output:# Doing someting before executing func()# func# Doing someting after executing func()# fun_test |
带参数的装饰器
通过返回一个包裹函数的函数，可以模仿wraps装饰器，构造出一个带参数的装饰器。
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from functools import wrapsdef loginfo(info='info1'): def loginfo_decorator(func): @wraps(func) def wrap_func(*args, **kwargs): print(func.__name__ + ' was called') print('info: %s' % info) return func(*args, **kwargs) return wrap_func return loginfo_decorator @loginfo()def func1(): pass func1()# Output:# func1 was called# info: info1@loginfo(info='info2')def func2(): passfunc2()# Output:# func2 was called# info: info2 |
装饰器类
通过编写类的方法也可以实现装饰器，并让装饰器具备继承等面向对象中更实用的特性
首先编写一个装饰器基类：
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from functools import wrapsclass loginfo: def __init__(self, info='info1'): self.info = info def __call__(self, func): @wrap def wrap_func(*args, **kwargs): print(func.__name__ + ' was called') print('info: %s' % self.info) self.after() # 调用after方法，可以在子类中实现 return func(*args, **kwargs) return wrap_func def after(self): pass@loginfo(info='info2')def func1(): pass # Output:# func1 was called# info: info1 |
再通过继承loginfo类，扩展装饰器的功能：
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class loginfo_after(loginfo): def __init__(self, info2='info2', *args, **kwargs): self.info2 = info2 super(loginfo_after, self).__init__(*args, **kwargs) def after(self): print('after: %s' % self.info2)@loginfo_after()def func2(): passfunc2() # Output:# func2 was called# info: info1# after: info2 |
以上这篇老生常谈Python进阶之装饰器就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
