修饰器接收一个功能,添加一些功能并返回。 在本文中,您将学习如何创建修饰器,以及为什么要使用修饰器。
Python有一个有趣的功能,称为修饰器,以便为现有代码添加功能。
这也称为元编程,作为程序的一部分,尝试在编译时修改程序的另一部分。
为了了解修饰器,我们首先在Python中了解一些基本的东西。
Python中的一切(是的,甚至是类)都是对象。 我们定义的名称只是绑定到这些对象的标识符。 函数也不例外,它们也是对象(带有属性)。 各种不同的名称可以绑定到同一个功能对象。
看看下面一个示例 :
def first(msg):
print(msg)
first("Hello")
second = first
second("Hello")
当运行代码时,first和second函数都提供相同的输出。 这里名称first和second引用相同的函数对象。
函数可以作为参数传递给另一个函数。
如果您在Python中使用了map,filter和reduce等功能,那么您就了解了。
将其他函数作为参数的函数也称为高阶函数。下面是这样子的一个函数的例子。
def inc(x):
return x + 1
def dec(x):
return x - 1
def operate(func, x):
result = func(x)
return result
我们调用函数如下 :
>>> operate(inc,3)
4
>>> operate(dec,3)
2
此外,一个函数可以返回另一个函数。
def is_called():
def is_returned():
print("Hello")
return is_returned
new = is_called()
#Outputs "Hello"
new()
这里,is_returned()是一个定义的嵌套函数,在每次调用is_called()时返回。
实际上,实现特殊方法__call__()的任何对象都被称为可调用。 因此,在最基本的意义上,修饰器是可调用的,并且可以返回可调用。
基本上,修饰器接收一个函数,添加一些函数并返回。
def make_pretty(func):
def inner():
print("I got decorated")
func()
return inner
def ordinary():
print("I am ordinary")
当在shell中运行以下代码时,如下 :
>>> ordinary()
I am ordinary
>>> # let's decorate this ordinary function
>>> pretty = make_pretty(ordinary)
>>> pretty()
I got decorated
I am ordinary
在上面的例子中,make_pretty()是一个修饰器。 在分配步骤。
pretty = make_pretty(ordinary)
函数ordinary()得到了装饰,返回函数的名字:pretty。
可以看到装饰函数为原始函数添加了一些新功能。这类似于包装礼物。 修饰器作为包装纸。 装饰物品的性质(里面的实际礼物)不会改变。 但现在看起来很漂亮(因为装饰了)。
一般来说,我们装饰一个函数并重新分配它,
ordinary = make_pretty(ordinary).
这是一个常见的结构,Python有一个简化的语法。
可以使用@符号和修饰器函数的名称,并将其放在要装饰的函数的定义之上。 例如,
@make_pretty
def ordinary():
print("I am ordinary")
上面代码相当于 :
def ordinary():
print("I am ordinary")
ordinary = make_pretty(ordinary)
上面的修饰器很简单,只适用于没有任何参数的函数。 如果有函数要接受如下的参数怎么办?
def divide(a, b):
return a/b
该函数有两个参数a和b。 我们知道,如果将b的值设置为0并传递那么是会出错的。
>>> divide(2,5)
0.4
>>> divide(2,0)
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: division by zero
现在使用一个修饰器来检查这个错误。
def smart_divide(func):
def inner(a,b):
print("I am going to divide",a,"and",b)
if b == 0:
print("Whoops! cannot divide")
return
return func(a,b)
return inner
@smart_divide
def divide(a,b):
return a/b
如果发生错误,这个新的实现将返回None。
>>> divide(2,5)
I am going to divide 2 and 5
0.4
>>> divide(2,0)
I am going to divide 2 and 0
Whoops! cannot divide
以这种方式就可以装饰函数的参数了。
应该会注意到,修饰器中嵌套的inner()函数的参数与其装饰的函数的参数是一样的。 考虑到这一点,现在可以让一般修饰器使用任何数量的参数。
在Python中,这个由function(* args,** kwargs)完成。 这样,args将是位置参数的元组,kwargs将是关键字参数的字典。这样的修饰器的例子将是。
def works_for_all(func):
def inner(*args, **kwargs):
print("I can decorate any function")
return func(*args, **kwargs)
return inner
多个修饰器可以在Python中链接。
这就是说,一个函数可以用不同(或相同)修饰器多次装饰。只需将修饰器放置在所需函数之上。
def star(func):
def inner(*args, **kwargs):
print("*" * 30)
func(*args, **kwargs)
print("*" * 30)
return inner
def percent(func):
def inner(*args, **kwargs):
print("%" * 30)
func(*args, **kwargs)
print("%" * 30)
return inner
@star
@percent
def printer(msg):
print(msg)
printer("Hello")
执行上面代码,将输出结果如下 :
******************************
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Hello
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
******************************
以上语法,
@star
@percent
def printer(msg):
print(msg)
相当于以下 :
def printer(msg):
print(msg)
printer = star(percent(printer))
链修饰器的顺序是重要的。 所以如果把顺序颠倒了执行结果就不一样了,如下 :
@percent
@star
def printer(msg):
print(msg)
执行上面代码,将输出结果如下 :
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
******************************
Hello
******************************
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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