• python装饰器


    转载: http://www.cnblogs.com/rhcad/archive/2011/12/21/2295507.html

    1      Python装饰器学习(九步入门)

    这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖、多练习是好的学习方式。

    第一步:最简单的函数,准备附加额外功能

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    '''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''

    def myfunc():

        print("myfunc() called.")

    myfunc()

    myfunc()

    第二步:使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能

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    '''示例2: 替换函数(装饰)

    装饰函数的参数是被装饰的函数对象,返回原函数对象

    装饰的实质语句: myfunc = deco(myfunc)'''

    def deco(func):

        print("before myfunc() called.")

        func()

        print("  after myfunc() called.")

        return func

    def myfunc():

        print(" myfunc() called.")

    myfunc = deco(myfunc)

    myfunc()

    myfunc()

    第三步:使用语法糖@来装饰函数

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    '''示例3: 使用语法糖@来装饰函数,相当于“myfunc = deco(myfunc)”

    但发现新函数只在第一次被调用,且原函数多调用了一次'''

    def deco(func):

        print("before myfunc() called.")

        func()

        print("  after myfunc() called.")

        return func

    @deco

    def myfunc():

        print(" myfunc() called.")

    myfunc()

    myfunc()

    第四步:使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用

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    '''示例4: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用,

    内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象'''

    def deco(func):

        def _deco():

            print("before myfunc() called.")

            func()

            print("  after myfunc() called.")

            # 不需要返回func,实际上应返回原函数的返回值

        return _deco

    @deco

    def myfunc():

        print(" myfunc() called.")

        return 'ok'

    myfunc()

    myfunc()

    第五步:对带参数的函数进行装饰

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    '''示例5: 对带参数的函数进行装饰,

    内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象'''

    def deco(func):

        def _deco(a, b):

            print("before myfunc() called.")

            ret = func(a, b)

            print("  after myfunc() called. result: %s" % ret)

            return ret

        return _deco

    @deco

    def myfunc(a, b):

        print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))

        return a + b

    myfunc(1, 2)

    myfunc(3, 4)

    第六步:对参数数量不确定的函数进行装饰

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    '''示例6: 对参数数量不确定的函数进行装饰,

    参数用(*args, **kwargs),自动适应变参和命名参数'''

    def deco(func):

        def _deco(*args, **kwargs):

            print("before %s called." % func.__name__)

            ret = func(*args, **kwargs)

            print("  after %s called. result: %s" % (func.__name__, ret))

            return ret

        return _deco

    @deco

    def myfunc(a, b):

        print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))

        return a+b

    @deco

    def myfunc2(a, b, c):

        print(" myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c))

        return a+b+c

    myfunc(1, 2)

    myfunc(3, 4)

    myfunc2(1, 2, 3)

    myfunc2(3, 4, 5)

    第七步:让装饰器带参数

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    '''示例7: 在示例4的基础上,让装饰器带参数,

    和上一示例相比在外层多了一层包装。

    装饰函数名实际上应更有意义些'''

    def deco(arg):

        def _deco(func):

            def __deco():

                print("before %s called [%s]." % (func.__name__, arg))

                func()

                print("  after %s called [%s]." % (func.__name__, arg))

            return __deco

        return _deco

    @deco("mymodule")

    def myfunc():

        print(" myfunc() called.")

    @deco("module2")

    def myfunc2():

        print(" myfunc2() called.")

    myfunc()

    myfunc2()

    第八步:让装饰器带 类 参数

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    '''示例8: 装饰器带类参数'''

    class locker:

        def __init__(self):

            print("locker.__init__() should be not called.")

             

        @staticmethod

        def acquire():

            print("locker.acquire() called.(这是静态方法)")

             

        @staticmethod

        def release():

            print("  locker.release() called.(不需要对象实例)")

    def deco(cls):

        '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''

        def _deco(func):

            def __deco():

                print("before %s called [%s]." % (func.__name__, cls))

                cls.acquire()

                try:

                    return func()

                finally:

                    cls.release()

            return __deco

        return _deco

    @deco(locker)

    def myfunc():

        print(" myfunc() called.")

    myfunc()

    myfunc()

    第九步:装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中,同时演示了对一个函数应用多个装饰器

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    '''mylocker.py: 公共类 for 示例9.py'''

    class mylocker:

        def __init__(self):

            print("mylocker.__init__() called.")

             

        @staticmethod

        def acquire():

            print("mylocker.acquire() called.")

             

        @staticmethod

        def unlock():

            print("  mylocker.unlock() called.")

    class lockerex(mylocker):

        @staticmethod

        def acquire():

            print("lockerex.acquire() called.")

             

        @staticmethod

        def unlock():

            print("  lockerex.unlock() called.")

    def lockhelper(cls):

        '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''

        def _deco(func):

            def __deco(*args, **kwargs):

                print("before %s called." % func.__name__)

                cls.acquire()

                try:

                    return func(*args, **kwargs)

                finally:

                    cls.unlock()

            return __deco

        return _deco

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    '''示例9: 装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中

    同时演示了对一个函数应用多个装饰器'''

    from mylocker import *

    class example:

        @lockhelper(mylocker)

        def myfunc(self):

            print(" myfunc() called.")

        @lockhelper(mylocker)

        @lockhelper(lockerex)

        def myfunc2(self, a, b):

            print(" myfunc2() called.")

            return a + b

    if __name__=="__main__":

        a = example()

        a.myfunc()

        print(a.myfunc())

        print(a.myfunc2(1, 2))

        print(a.myfunc2(3, 4))

    下面是参考资料,当初有不少地方没看明白,真正练习后才明白些:

    1. Python装饰器学习 http://blog.csdn.net/thy38/article/details/4471421

    2. Python装饰器与面向切面编程 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html

    3. Python装饰器的理解 http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17572338

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/BigFishFly/p/6580894.html
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