Python初学者第二十三天 函数进阶(2)装饰器
装饰器:
需求----> 写一个功能,测试其他同事函数的调用效率。
第一版:功能版
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import time def func(): time.sleep(0.2) print('非常复杂') def func1(): time.sleep(0.3) print('超级复杂') # print(time.time()) start_time = time.time() func() end_time = time.time() print('此函数的执行效率为%s' % (end_time - start_time))
第二版:函数版
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import time def func(): time.sleep(0.2) print('非常复杂') func() def func1(): time.sleep(0.3) print('超级复杂') def timmer(f): start_time = time.time() f() end_time = time.time() print('此函数的执行效率为%s' % (end_time - start_time)) timmer(func) # timmer(func1) # func() func() # 如果在实际项目中测试函数, # 假如函数有1500个,那么你1500个timmer(func),工作量很大。 # 你要在不改变函数执行的指令下,同时测试效率。
第三版:在不改变被测函数的执行方式下,同时测试执行效率
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import time def func(): time.sleep(0.2) print('非常复杂') # func() def func1(): time.sleep(0.3) print('超级复杂') def timmer(f): start_time = time.time() f() end_time = time.time() print('此函数的执行效率为%s' % (end_time - start_time)) timmer(func) timmer(func1) func() f1 = func func = timmer func(f1) # timer(func)
装饰器的雏形:
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import time def func(): time.sleep(0.2) print('非常复杂') # func() def func1(): time.sleep(0.3) print('超级复杂') def timmer(f): def inner(): start_time = time.time() f() end_time = time.time() print('此函数的执行效率为%s' % (end_time - start_time)) return inner # 语法糖 @ func = timmer(func) func() func1 = timmer(func1) func1()
装饰器的优化: # timmer 就是装饰器: 在不改变原函数的调用指令情况下,给原函数增加额外的功能。
在被测函数上方@timmer 即添加装饰器。代码从上执行时,遇到@timmer 会往下走一层,相当于func = timmer(func)
import time def timmer(f): def inner(): start_time = time.time() f() end_time = time.time() print('此函数的执行效率为%s' % (end_time - start_time)) return inner @timmer # func = timmer(func) def func(): time.sleep(0.2) print('非常复杂') func() @timmer # func1 = timmer(func1) def func1(): time.sleep(0.3) print('超级复杂')
装饰器基础进阶1:带参数的装饰器 #*args,**kwargs 万能传参
import time def timmer(f): def inner(*args,**kwargs): # 函数的定义: * 聚合。args = (1,2,3,434545,4234.) # a1 = 'wusir' # b1 = 'alex' start_time = time.time() f(*args,**kwargs) # 函数执行:* 打散。f(*(1,2,3,434545,4234.),) end_time = time.time() print('此函数的执行效率为%s' % (end_time - start_time)) return inner @timmer # func = timmer(func) def func(a,b): time.sleep(0.2) print('非常复杂%s%s'% (a,b)) func('wusir','alex') # inner()
装饰器基础进阶2:有返回值的装饰器
import time def timmer(f): # f = func def inner(*args,**kwargs): start_time = time.time() ret = f(*args,**kwargs) # func() end_time = time.time() print('此函数的执行效率为%s' % (end_time - start_time)) return ret return inner @timmer # func = timmer(func) def func(a,b): time.sleep(0.2) print('非常复杂%s%s'% (a,b)) return 666 ret = func('wusir','alex') # inner() print(ret) @timmer # func = timmer(func) def func(a,b,c): time.sleep(0.2) print('非常复杂%s%s%s'% (a,b,c)) func('wusir','alex','barry') # inner()
装饰器用途:登录认证,打印日志等等。
总结:
其实装饰器本质是闭包,他的传参,返回值都是借助内层函数inner,
他之所以借助内层函数inner 就是为了让被装饰函数 在装饰器装饰前后,没有任何区别。
看起来没有变化。
装饰器的标准格式:
def auth(f): # f = func3函数名 def inner(*args,**kwargs): #万能传参 ret = f(*args,**kwargs) return ret #返回值 return inner @auth def comment(): print('欢迎来到评论页面') comment()