• python装饰器的作用


      常见装饰器;内置装饰器;类装饰器、函数装饰器、带参数的函数装饰器

      装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能

      一、函数装饰器:

    def use_logging(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            logging.warn("%s is running" % func.__name__)
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    
    def bar():
        print('i am bar')
    bar
    = use_logging(bar) bar()

    输出:
    WARNING:root:bar is running
    i am bar

      二、带参数的函数装饰器:

    def use_logging(level):
        def decorator(func):
            def wrapper(*args, **kwargs):
                if level == "warn":
                    logging.warn("%s is running" % func.__name__)
                return func(*args)
            return wrapper
        return decorator
    
    @use_logging(level="warn")
    def foo(name='foo'):
        print("i am %s" % name)
    
    foo()

    输出:
    WARNING:root:foo is running
    i am foo

      三、类装饰器:

      再来看看类装饰器,相比函数装饰器,类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器还可以依靠类内部的 __call__方法,当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时,就会调用此方法

      

    class Foo(object):
        def __init__(self, func):
            self._func = func
        def __call__(self):
            print ('class decorator runing')
            self._func()
            print ('class decorator ending')
    
    @Foo
    def bar():
        print ('bar')
    
    bar()

    输出:
    class decorator runing
    bar
    class decorator ending

      四、functools.wraps

      使用装饰器极大地复用了代码,但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了,比如函数的docstring、__name__、参数列表,先看例子:

      装饰器

    def logged(func):
        def with_logging(*args, **kwargs):
            print func.__name__ + " was called"
            return func(*args, **kwargs)
        return with_logging

      函数

    @logged
    def f(x):
       """does some math"""
       return x + x * x

      该函数完成等价于:

    def f(x):
        """does some math"""
        return x + x * x
    f = logged(f)

      不难发现,函数f被with_logging取代了,当然它的docstring,__name__就是变成了with_logging函数的信息了。

      print f.__name__    # prints 'with_logging'
      print f.__doc__     # prints None
    

      这个问题就比较严重的,好在我们有functools.wraps,wraps本身也是一个装饰器,它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中,这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了。

    from functools import wraps
    def logged(func):
        @wraps(func)
        def with_logging(*args, **kwargs):
            print func.__name__ + " was called"
            return func(*args, **kwargs)
        return with_logging
    
    @logged
    def f(x):
        """does some math"""
        return x + x * x
    
    print f.__name__  # prints 'f'
    print f.__doc__   # prints 'does some math'
    五、内置装饰器

     @property 的用法参见:把类方法变成属性,可以通过类直接调用

       https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001386820062641f3bcc60a4b164f8d91df476445697b9e000

     http://www.cnblogs.com/superxuezhazha/p/5793450.html

     因为Python支持高阶函数,在函数式编程中我们介绍了装饰器函数,可以用装饰器函数把 get/set 方法“装饰”成属性调用:

    class Student(object): 
        def __init__(self, name, score): 
            self.name = name 
            self.__score = score 
        @property 
        def score(self): 
            return self.__score 
        @score.setter 
        def score(self, score): 
            if score < 0 or score > 100: 
                raise ValueError('invalid score') 
            self.__score = score 
    注意: 第一个score(self)是get方法,用@property装饰,第二个score(self, score)是set方法,用@score.setter装饰,@score.setter是前一个@property装饰后的副产品。 现在,就可以像使用属性一样设置score了:
    >>> s = Student('Bob', 59)
    >>> s.score = 60 
    >>> print s.score 
    60

     @staticmethod :静态方法

       @classmethod  :  类方法

     参考:http://www.cnblogs.com/taceywong/p/5813166.html

      

     Python其实有3类方法:

    • 静态方法(staticmethod)
    • 类方法(classmethod)
    • 实例方法(instance method)

       看一下下面的示例代码:

    def foo(x):
        print "executing foo(%s)" %(x)
    
    class A(object):
        def foo(self,x):
            print "executing foo(%s,%s)" %(self,x)
        @classmethod
        def class_foo(cls,x):
            print "executing class_foo(%s,%s)" %(cls,x)
        @staticmethod
        def static_foo(x):
            print "executing static_foo(%s)" %x
    
    a = A()

      在示例代码中,先理解下函数里面的selfcls。这个self和cls是对类或者实例的绑定,对于一般的函数来说我们可以这么调用foo(x),这个函数就是最常用的,它的工作和任何东西(类、实例)无关。对于实例方法,我们知道在类里每次定义方法的时候都需要绑定这个实例,就是foo(self,x),为什么要这么做呢?因为实例方法的调用离不开实例,我们需要把实例自己传给函数,调用的时候是这样的a.foo(x)(其实是foo(a,x)。类方法一样,只不过它传递的是类而不是实例,A.class_foo(x)。注意这里的self和cls可以替换别的参数,但是python的约定是这两个,尽量不要更改。

      对于静态方法其实和普通的方法一样,不需要对谁进行绑定,唯一的区别是调用时候需要使用a.static_foo(x)A.static_foo()来调用。

    实例方法类方法静态方法
    a = A() a.foo(x) a.class_foo(x) a.static_foo(x)
    A 不可用 A.clas_foo(x) A.static_foo(x)
     
    >>> a=A()
    >>> a.foo(3)
    executing foo(<__main__.A object at 0x108117790>,3)
    >>> a.class_foo(3)
    executing class_foo(<class '__main__.A'>,3)
    >>> A.class_foo(3)
    executing class_foo(<class '__main__.A'>,3)
    >>> a.static_foo(3)
    executing static_foo(3)
    >>> A.static_foo(3)
    executing static_foo(3)
    >>> A.foo(3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: unbound method foo() must be called with A instance as first argument (got int instance instead)
    >>>

    参考:

    1、https://www.zhihu.com/question/26930016

    2、http://python.jobbole.com/85056/

    3、http://pythoncentral.io/difference-between-staticmethod-and-classmethod-in-python/

    4、http://30daydo.com/article/89

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shengulong/p/7456442.html
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