Python基础 —— 装饰器函数

装饰器函数

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装饰器的形成过程

• 　　装饰器的语法糖
• 　　装饰一个带参数的函数
• 　　带返回值的装饰器
• 　　查看函数信息的方法失效及问题解决

装饰器的主要功能和固定结构

带参数的装饰器

多个装饰器装饰同一个函数

 

装饰器的形成过程

装饰器的功能了解

import time

def func1():
    print("in func1")

def timer(func):
    def inner():
        start = time.time()
        func()
        print(time.time()-start)
    return inner

func1 = timer(func1)
func1()


'''
timer(func1)() --> 即执行的是 inner()

输出：
in func1
0.0
'''

需要在目标的执行函数上加一次赋值调用。

装饰器的语法糖

def timer(func):
    def inner():
        start = time.time()
        func()
        print(time.time() - start)

    return inner


@timer
def func1():    # ==> func1 = timer(func1)
    print("in func1")


func1()

总结

• 装饰器的本质：一个闭包函数
• 装饰器的功能：在不修改原函数及其调用方式的情况下对原函数功能进行扩展

 

装饰一个带参数的函数

def timer(func):
    def inner(a):    ###
        start = time.time()
        func(a)        ###
        print(time.time() - start)

    return inner


@timer
def func1(a):       ###
    print("in func1 " + a)


func1("hello world")

 

不同函数需要不同的参数，但又需要同一个功能的装饰器。

ef timer(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print("函数开始执行")
        func(*args, **kwargs)
        print("函数执行结束")

    return inner


@timer
def func1(name):
    print("..." + name)


@timer
def func2(age):
    print("年龄：",age)


func1("Clare")
func2(18)


'''
函数开始执行
...Clare
函数执行结束
函数开始执行
年龄： 18
函数执行结束
'''

 

带返回值的装饰器

def timer(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        ret = func(*args, **kwargs)
        return ret    ###

    return inner


@timer
def func1(name):
    return "姓名：%s" % name


res = func1("Clare")
print(res)

'''
姓名：Clare
'''

 

查看函数信息的方法失效及问题解决

def timer(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        ret = func(*args, **kwargs)
        return ret

    return inner


@timer
def func1():
    '''这是一个func1'''
    return "in func1"


print(func1.__doc__)  # 查看函数注释：None
print(func1.__name__)  # inner，执行func1实际是执行：timer(func1)()，即inner()


#############  对比  #############
def func2():
    '''这是一个func1'''
    return "in func1"


print(func2.__doc__)  # 查看函数注释："这是一个func1"
print(func2.__name__)  # func2

from functools import wraps


def timer(func):
    @wraps(func)
    def inner(*args, **kwargs):
        ret = func(*args, **kwargs)
        return ret

    return inner


@timer
def func1():
    '''这是一个func1'''
    return "in func1"


print(func1.__doc__)  # 这是一个func1
print(func1.__name__)  # func1

 

 

装饰器的主要功能和固定结构

装饰器的主要功能

在不改变函数调用方式的基础上在函数的前、后添加功能。

装饰器的固定结构

def wrapper(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        '''执行函数之前要进行的操作'''
        ret = func(*args, **kwargs)
        '''执行函数之后要进行的操作'''
        return ret
    return inner

from functools import wraps

def wrapper(func):
    @wraps(func)    # 最内层函数上方
    def inner(*args, **kwargs):
        ret = func(*args, **kwargs)
        return ret

    return inner

 

带参数的装饰器

• 如果说很多个函数共同使用了一个装饰器，现需要取消掉装饰器的功能。万一去掉之后又需要加上，工作量太过繁重。
• 或者说某几个函数仍需要该装饰器，而另外几个函数暂时性的不需要呢。

def outer(flag):
    def wrapper(func):
        def inner(*args, **kwargs):
            if flag:
                print('''执行函数之前要进行的操作''')
            ret = func(*args, **kwargs)
            if flag:
                print('''执行函数之后要进行的操作''')
            return ret

        return inner

    return wrapper


############## 不需要被装饰 ########### 
@outer(False)
def func():
    print("in func")

func()  # in func


############## 需要被装饰  ###########
@outer(True)
def func():
    print("in func")

func()

'''
执行函数之前要进行的操作
in func
执行函数之后要进行的操作
'''

 

多个装饰器装饰同一个函数

def wrapper1(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print("wrapper1")
        ret = func(*args, **kwargs)
        print("wrapper1")
        return ret

    return inner


def wrapper2(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print("wrapper2")
        ret = func(*args, **kwargs)
        print("wrapper2")
        return ret

    return inner


@wrapper2      # func1 = wrapper2(wrapper1(func))
@wrapper1      # func1 = wrapper1(func)
def func():
    print("func")

func()


'''
wrapper2
wrapper1
func
wrapper1
wrapper2
'''

一个装饰器时可以简写为
return func(*args, **kwargs)

多个装饰器时，不能简写，不会执行return后的代码
ret = func(*args, **kwargs)
return ret

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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一、解耦

　　要完成一个完整的功能，但这个功能的规模要尽可能小，并且和这个功能无关的其他代码应该和这个函数分离

　　　　# 1、增强代码的可读性

　　　　# 2、减少代码变更的重复影响

def func():
    while True：
        print("从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚在讲故事，故事是这样的：")
　　　　
func()
# 运行结果:会无休止的打印该字符串，没有结束。

def func():
    print("从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚在讲故事，故事是这样的：")
　　　
for i in range(10):
    func()
# 打印该字符串十次。修改range里的数值可控制打印次数。 

二、递归

什么是递归：

　　# 1、一个函数在自己内部调用自己。

　　# 2、递归的层数在python里是有限制的。（997/998层）