1 python装饰器的作用
被装饰对象加上装饰器(戴了个帽子),被装饰对象获得了更强大的功能。
2 python装饰器的原理
python装饰器本身是一个函数
这个函数的参数是一个函数对象
这个函数的返回值也是一个函数对象,这个函数的功能更强
大python装饰器是python的一个语法糖(更简便的语法)
3 python装饰器的实现
3.1 最简陋的装饰器
# 自定义装饰器 def super_(func): def wrapper(): print('把内裤穿到外面来,变身超人') func() print('会飞!') return wrapper @super_ def man(): print('会走') # @super_原始语法结构 # man = super_(man) man()
运行结果如下:
3.2 给有返回值的函数加上装饰器
''' 给有返回值的函数加上装饰器 ''' import time def decorate(func): def wrapper(): print('开始执行时间:' + time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) result = func() print('结束执行时间:' + time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) return result return wrapper @decorate def normal_func(): time.sleep(1) print('normal_func执行中......') return 2 + 2 # @decorate原始语法结构 # normal_func = decorate(normal_func) print(normal_func())
运行结果如下:
3.3 给有返回值和参数的函数加上装饰器
''' 给有返回值和参数的函数加上装饰器 ''' import time def decorate(func): def wrapper(*args, **kwargs): print('开始执行时间:' + time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) result = func(*args, **kwargs) print('结束执行时间:' + time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) return result return wrapper @decorate def normal_func1(a, b): time.sleep(1) print('normal_func1执行中......') return a + b @decorate def normal_func2(a, b, c): time.sleep(1) print('normal_func2执行中......') return a + b + c # @decorate原始语法结构 # normal_func1 = decorate(normal_func1) # normal_func2 = decorate(normal_func2) print(normal_func1(1, 2)) print(normal_func2(1, 2, 3))
运行结果如下:
可变参数原理:
1 定义时使用可变参数:在函数定义时使用args,在函数调用时,所有未匹配到的位置参数,会被放到args这个元组当中。
在函数定义时使用**kwargs,在函数调用时,所有未匹配到的关键字参数,会被放到kwargs这个字典当中。
2 调用时使用可变参数:在函数调用时使用args,是把args这个元组解包,元组内的每个元素作为函数的位置参数传递。
在函数调用时使用**kwargs,是把kwargs这个字典解包,字典内的每个元素作为函数的关键字参数传递。
def test1(a, b, c, d): print(a+b+c+d) print('传统调用'.center(60, '=')) test1(1, 2, 3, 4) # 位置参数 test1(b=2, c=3, d=4, a=1) # 关键字参数 # 在函数定义时使用*args,在函数调用时,所有未匹配到的位置参数,会被放到args这个元组当中 # 在函数定义时使用**kwargs,在函数调用时,所有未匹配到的关键字参数,会被放到kwargs这个字典当中 def test2(*args, **kwargs): print(args) print(type(args)) print(kwargs) print(type(kwargs)) print('定义时使用可变参数'.center(60, '=')) test2(1, 2, 3, 4, b=5, c=6) # 在函数调用时使用*args,是把args这个元组解包,元组内的每个元素作为函数的位置参数传递。 # 在函数调用时使用**kwargs,是把kwargs这个字典解包,字典内的每个元素作为函数的关键字参数传递。 print('调用时使用可变参数'.center(60, '=')) test1(*(1, 2, 3, 4)) test1(**{'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4}) test1(*(1, 2), **{'c':3, 'd':4})
运行结果如下:
3.4 让我还是那个我
''' 让我还是那个我 ''' import time from functools import wraps def decorate(func): @wraps(func) # 把wrapper的内置属性转换成func的内置属性(name/doc) def wrapper(*args, **kwargs): print('开始执行时间:' + time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) result = func(*args, **kwargs) print('结束执行时间:' + time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) return result # wrapper.__name__ = func.__name__ # wrapper.__doc__ = func.__doc__ return wrapper @decorate def normal_func(a, b): ''' 这是一个测试函数 ''' time.sleep(1) print('normal_func1执行中......') return a + b print(normal_func.__name__) print(normal_func.__doc__)
4 python装饰器在自动化测试框架中的应用
4.1 从一个需求开始
对自动化测试脚本需要增加日志打印功能:
测试用例执行前打印:测试用例【xxx】开始执行
测试用例执行完打印:测试用例【xxx】执行完毕
测试用例执行完打印:测试用例【xxx】执行耗时:xx秒
测试用例执行完打印分割线
import time from functools import wraps def log_decorator(func): @wraps(func) # 把wrapper的内置属性转换成func的内置属性(name/doc) def wrapper(*args, **kwargs): print('测试用例[{}]开始执行'.format(func.__name__)) time_start = time.time() result = func(*args, **kwargs) time_end = time.time() print('测试用例[{}]执行完毕'.format(func.__name__)) print('测试用例[{}]执行耗时:%.2f秒'.format(func.__name__) % (time_end - time_start)) print('分割线'.center(60, '=')) return result return wrapper
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:mmqy2019@163.com进行举报,并提供相关证据,查实之后,将立刻删除涉嫌侵权内容。
长按识别二维码并关注微信
更方便到期提醒、手机管理