python 裝飾器 學習總結

2021-08-20 11:27:46 字數 3863 閱讀 5947

有點類似函式的目的(函式的目的就是當你有1w個**塊要新增相同的功能時,只需要呼叫已經寫過一次的函式就好,而不是要寫1w次同樣的**),

當你有1w個函式要新增相同的功能時,只需要呼叫已經寫過一次的修飾器就好;還有就是當你的程式很龐大時,想要給你的程式中的某個模組加上新的功能,不可能說直接修改源**, 因為說不定修改的部分後面會引用到,擅自修改就可能會報錯

裝飾器的原則:

1.不修改被修飾函式的源**

2.不修改被修飾函式的呼叫方式

裝飾器 = 高階函式+函式巢狀+閉包

高階函式:

1.函式接收的

引數是乙個函式名

2.函式的

返回值是乙個函式名

3.只要滿足上述條件的其中乙個都可以稱之為高階函式

例如:

def a():

print('from a')

def b(func): #這個b函式滿足第乙個條件

print(func)

def c(): #這個c函式滿足第二個條件

return func

1.假定這裡我們先用高階函式給原函式寫乙個統計時間的方法,有:

def a():		#要被統計的函式

x = sum([i for i in range(1000000)])

print(x)

def time_test(func):

import time

start_time = time.time()

func()

end_time = time.time()

result = end_time - start_time

return result

res = time_test(a)

print(res)

在此,雖然我們寫好了統計時間的函式,但是因為這樣做

修改了原來函式a()的呼叫方法,所以這個肯定算不上是乙個裝飾器

我們用高階函式的第乙個條件來完成了在不修改原函式**的情況下對函式增加了額外的功能,但是這裡改變了呼叫方法

2.接著讓我們來看高階函式的第二個用法,用這個可以對函式進行一些巧妙的處理

def a():

print('from a')

def b(func):

print('from b')

# 一堆**

return func

a = b(a)

a() #呼叫a

作為結果而言,a = b(a)這個式子可以認為是a = a,只不過這裡的a是作為b函式的返回值存進去的(既然是返回值,那麼說明b函式已經執行了一次)

在此,a這個變數原來存的是a的位址,我們把函式b的返回值賦給a以後(在這裡函式b都執行了一次),a的值就不再是函式a的位址了,而是b(a)了,

也就意味著每當執行a函式的時候,都會先把b函式執行一遍。

這樣做的目的在於,

我們在不改變原有呼叫方式的情況下(函式a的呼叫方法還是a()),執行了乙個額外的函式。如果我們在這個額外的函式中,寫上我們要附加的功能(就是上面的第一點),這樣是不是就滿足了我們裝飾器的要求:在不修改原函式和其呼叫方式的基礎上給其增加新的功能

3.接下來,我們就把條件一(不修改源**的條件下附加新的功能)和條件二(不修改呼叫方式的情況下執行乙個額外的函式)結合起來:

def a():	#要被統計的函式

x = sum([i for i in range(1000000)])

print(x)

def time_test(func):

import time

start_time = time.time()

func()

end_time = time.time()

result = end_time - start_time

print('執行的時間為',result)

return func

a = time_test(a)

a()

函式執行的結果為:

我們會發現,截圖裡多了乙個求和結果,也就是說多執行了一次a。

原因在於,在額外的函式test_time(或者說是b)中,

多了乙個原本沒有的'func()',這個就導致了a函式多執行了一次。

在 a = time_test(a) 的時候,我們是要將time_test(a)賦給a這個變數以達成'執行額外的函式'這個目的的,但是現在我們因為在這個過程中函式b執行了一次,所以原來沒有的func()讓a函式多跑了一次

不過即使如此,我們還是離裝飾器很近了,只要我們把這個多出來的執行給去掉,就可以說基本是大功告成了

4.函式巢狀和閉包:

再運用函式巢狀的知識,對上面的例子進行一些修改,就可以得到以下:

def time_test(func):

import time

start_time = time.time()

func()

end_time = time.time()

result = end_time - start_time

print('執行的時間為', result)

#@time_test

def a(): # 要被統計的函式

x = sum([i for i in range(1000000)])

print(x)

a = time_test(a)

a()

也就是說,我們在執行a = time_test(a)的時候,

因為現在的這個time_test函式沒有內容(內容都挪到子函式裡去了),所以多出來的func()自然就沒有了,也就是說a = test_time(a)裡實際上存的是test_time()的子函式test_time2的位址【可能有人會問這不是子函式嗎,他不是只在父函式裡生效的嗎,因為這個子函式已經作為返回值輸出了,所以他可以被外界引用】。

另外呢,可以把a = time_test(a)這一步用@time_test這個python函式的語法糖來代替。這個「@+函式名」要放在被裝飾的函式前面,這裡的@time_test就相當於a = time_test(a),他們是一樣的。

5.在簡單的函式裝飾器完成之後

def time_test(func):

import time

start_time = time.time()

jieguo = func()

end_time = time.time()

result = end_time - start_time

print('執行的時間為', result)

return jieguo

b.緊接著,我們還要進行最後的新增,因為裝飾器是裝飾不同函式的,所以當我們的被裝飾函式有傳入的值的時候,因為我們現在寫的修飾器函式沒有形參,所以會報錯

所以我們要給裝飾器加上形參以便接收不同函式的不同的形參:

def time_test(func):

def time_test2(*args,**kwargs):

import time

start_time = time.time()

func(*args,**kwargs)

end_time = time.time()

result = end_time - start_time

print('執行的時間為', result)

return time_test2

這樣,最終我們就完成了乙個簡單的裝飾器

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