python 装饰器的应用

import time

def test1():
  print "hello\n"
  print test1.__name__

def test2():
  print "hello\n"
  print test2.__name__
start = time.time()
test1()
end =
time.time()
print "运行时间是:{}".format(end-start)
start = time.time()
test2()
end = time.time()
print "运行时间是:{}".format(end-start)

运行结果:

 

 

如上两段代码,我想计算方法的运行时间,这样写两次代码有点繁琐,而且观察每段代码都有重复的语句,print "hello\n",和后面的打印名字,那么,我们怎么写可以去掉方法冗余的代码?那么,就来介绍装饰器,首先,装饰器是在不改变源代码的基础上可以增加方法的功能。

首先python方法里面可以套方法,那么,我们可以装饰我们需要的方法。

import time

def decorate(func):
    def function():
        start = time.time()
        func()
        end = time.time()
        print "运行时间是:{}".format(end - start)
    function()

def test1():
    print "hello"
    print test1.__name__

def test2():
    print "hello"
    print test1.__name__

decorate(test1)
decorate(test2)

执行结果:

首先,我们要的方法是一定要执行的,只是执行的方式变了,而是把它封装在了另一个方法中,将方法名字作为参数,传给封装的方法(decorate),在我们的方法(func)前后,填入我们想实现的功能的语句(start = time.time(), end = time.time(),print "运行时间是:{}".format(end - start)),这只是实现了方法封装的思路,具体还不是这样子写。

首先,对原函数做了包装并返回了另外一个函数,额外添加了一些功能.

代码的改写,首选用@语法糖,将装饰器名字写在方法上面,装饰器内部需要返回方法,而不是直接执行方法,这是最简单的装饰器。

import time
def
decorate(func): def function(): start = time.time() func() end = time.time() print "运行时间是:{}".format(end - start) return function def hello(func): start = time.time() func() end = time.time() print "运行时间是:{}".format(end - start) @decorate def test1(): print "hello" print test1.__name__ @decorate def test2(): print "hello" print test2.__name__ test1() test2()

但是有一个问题,如果被装饰的函数需要传入参数,那么这个装饰器就坏了。因为返回的函数并不能接受参数,你可以指定装饰器函数function接受和原函数一样的参数,比如:

import time

def decorate(func):
    def function(a,b):
        start = time.time()
        func(a,b)
        end = time.time()
        print "运行时间是:{}".format(end - start)
    return function

@decorate
def test2(a,b):
    print "hello",a+b

test2(3,7)

所以有一个问题,如果有的方法没有参数,有的方法有参数,有的方法参数数量不一致,类型不一致,难道要写很多个装饰器吗?python的语法很好的解决了这一个问题,那就是参数的处理,参数随着函数自已选择是不是有参。

import time

def hello(func):
    start = time.time()
    func()
    end = time.time()
    print "运行时间是:{}".format(end - start)

def decorate(func):
    def function(*args,**kwargs):
        print func.__name__
        start = time.time()
        func(*args,**kwargs)
        end = time.time()
        print "运行时间是:{}".format(end - start)
    return function

@decorate
def test1():
    print "hello"

@decorate
def test2(a,b):
    print "hello",a+b

test2(3,7)
test1()

运行结果:

 更高级的装饰器:带参数的装饰器

import time

def logging(level):
    def decorate(func):
        def function(*args, **kwargs):
            print func.__name__,level
            start = time.time()
            func(*args, **kwargs)
            end = time.time()
            print "运行时间是:{}".format(end - start)
        return function
    return decorate

@logging(level='INFO')   #等价于 logging(level='INFO')(test3)
def test3():
    pass

test3()

运行结果:

 类构造器:要了解类构造器,首先要了解__call__这个函数

__call__()

Python中的函数是一级对象。这意味着Python中的函数的引用可以作为输入传递到其他的函数/方法中,并在其中被执行。 
而Python中类的实例(对象)可以被当做函数对待。也就是说,我们可以将它们作为输入传递到其他的函数/方法中并调用他们,正如我们调用一个正常的函数那样。而类中__call__()函数的意义正在于此。为了将一个类实例当做函数调用,我们需要在类中实现__call__()方法。也就是我们要在类中实现如下方法:def __call__(self, *args)。这个方法接受一定数量的变量作为输入。 
假设a是Class类的一个实例。那么调用a.__call__()等同于调用a()。这个实例本身在这里相当于一个函数。

比如:

class Class(object):

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print "aa"

a=Class()
a()

执行结果:
aa

我们可以让类的构造函数__init__()接受一个函数,然后重载__call__()并返回一个函数,也可以达到装饰器函数的效果。

class Class(object):

    def __init__(self,func):
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print "start"
        self.func(*args, **kwargs)
     
print "end"
@Class def Ctest(something): print "say",something Ctest("love")

执行结果:
start
say love
end

带参数的类装饰器:

class Class(object):

    def __init__(self,level):
        self.level = level

    def __call__(self, func):   #接受函数
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print "start"
            func(*args, **kwargs)
            print "end"
        return wrapper   #返回函数

@Class(level="INFO")
def Ctest(something):
    print "say",something

Ctest("love")

执行结果:

start
say love
end

 

posted @ 2018-07-30 16:32  裴敏儿  阅读(299)  评论(0编辑  收藏  举报