Python装饰器的执行过程实例分析

本文实例分析了Python装饰器的执行过程。分享给大家供大家参考,具体如下:

本文实例讲述了Python自定义装饰器原理与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

今天看到一句话:装饰器其实就是对闭包的使用,仔细想想,其实就是这回事,今天又看了下闭包,基本上算是弄明白了闭包的执行过程了。其实加上几句话以后就可以很容易的发现,思路给读者,最好自己总结一下,有助于理解。通过代码来说吧。

什么是装饰器?装饰器本质是一个函数,它可以在不改变原来的函数的基础上额外的增加一些功能。如常见的@classmethod,@staticmethod等都是装饰器,接下来记录下如何自定义个装饰器:

第一种,装饰器本身不传参数,相对来说过程相对简单的

刚刚说过了,装饰器的本质就是一个函数,所有想要自定义一个装饰器,首先自定义一个函数

#!/usr/bin/python
#coding: utf-8
# 装饰器其实就是对闭包的使用
def dec(fun):
  print("call dec")
  def in_dec():
    print("call in_dec")
    fun()
  # 必须加上返回语句,不然的话会默认返回None
  return in_dec
@dec
def fun():
  print("call fun")
# 注意上面的返回语句加上还有不加上的时候这一句执行的区别
print(type(fun))
fun()
'''
通过观察输出结果可以知道函数执行的过程
call dec
<type 'function'>
call in_dec
call fun
观察这几组数据以后,其实很容易发现,先执行装饰器,执行过装饰器以后,代码继续执行最后的print和fun()语句,
但是此时的fun函数其实是指向in_dec的,并不是@下面的fun函数,所以接下来执行的是in_dec,在in_dec中有一个fun()语句,
遇到这个以后才是执行@后面的fun()函数的。
'''
def decorate(func):
  def wrapper(*args,**kwargs):
    print("定义一个装饰器")
    func(*args,**kwargs)
  return wrapper

第二种,装饰器本身传参数,个人认为相对复杂,这个过程最好自己总结,有问题大家一块探讨

此时就已经定义好了一个基本的装饰器,那该如何调用呢?

#!/usr/bin/python
#coding: utf-8
import time, functools
def performance(unit):
  print("call performance")
  def log_decrator(f):
    print("call log_decrator")
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*arg, **kw):
      print("call wrapper")
      t1 = time.time()
      t = f(*arg, **kw)
      t2 = time.time()
      tt = (t2 - t1) * 1000 if unit == "ms" else (t2 - t1)
      print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, tt, unit)
      return t
    return wrapper
  return log_decrator
@performance("ms")
def factorial(n):
  print("call factorial")
  return reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 1 + n))
print(type(factorial))
#print(factorial.__name__)
print(factorial(10))
'''接下来的是输出结果,通过结果其实很容易发现执行的过程
call performance
call log_decrator 通过观察前两组的输出结果可以知道,先执行装饰器
<type 'function'>
call wrapper
call factorial
call factorial() in 0.000000 ms
3628800
'''
@decorate
def text1():
  print("text1")
text1()

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程

输出的结果为:

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

定义一个装饰器
text1

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分析:此时的@decorate相当于将text1函数的内存地址传入decorate函数,并返回wrapper函数的内存地址。因此在代码结尾中调用text1()本质上是执行wrapper函数。因为执行的是wrapper函数,所以会打印”定义一个装饰器”,又因为func函数是text1的内存地址,所以调用func,会打印”text1”。

带参数的装饰器

上面介绍了一个简单的装饰器如何定义,可是我们常常看到一个装饰器@xxxxxxx(abc="python"),这种装饰器是如何封装的,原理又是怎么样的呢

def decorate(name):
  def wrapper(func):
    def sub_wrapper(*args,**kwargs):
      print("定义一个带参数的装饰器",name)
      func(*args,**kwargs)
    return sub_wrapper  
  return wrapper
@decorate(name="python")
def text1():
  print("text1")
text1()

输出结果:

定义一个带参数的装饰器 python
text1

分析:带参数的装饰器与普通的装饰器多加了一层,其实就是讲“python”参数传入decorate函数,并返回wrapper函数的内存地址,再将text1函数内存地址传入wrapper函数,并返回了sub_wrapper函数的内存地址。而在代码末尾调用text1,其实本质是调用了sub_wrapper函数。

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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