Python 基础第十二天(多装饰器修饰一个函数)

今日主要内容:

1.函数的有用信息

2.带参数的装饰器

 3.多个装饰器装饰一个函数

 

函数的有用信息:

两个内置方法:

1.print(index.__doc__) #查看函数注释的内容

2.print(index.__name__)  #查看函数名的方法

例:

def func1():
  """
  此函数是完成登陆的功能,参数分别是...作用。
  :return: 返回值是登陆成功与否(True,False)
  """
  print(666)
print(func1.__name__)
print(func1.__doc__)

 

当函数引用

使用装饰器传参时,如果是可变的数据类型,则会被动态参数*args,**kwargs等给打散,聚合

所以需要使用wraps 进行解释.

例题:

from functools import wraps
def wrapper(f): # f = func1
  @wraps(f) #在最内层函数的正上方
  def inner(*args,**kwargs): #聚合
    #args (1,2,3)
    '''执行函数之前的相关操作'''
    ret = f(*args,**kwargs) # 打散 1,2,3
    '''执行函数之后的相关操作'''
    return ret
  return inner
#
# 函数的执行时,*打散。
# 函数的定义时,*聚合。
@wrapper # func1 = wrapper(func1) func1 = inner
def func1(*args): #args (1,2,3)
  print(666)
  return args
print(func1(*[1,2,3])) # inner(3,5) 打散

带参数的装饰器

下面例题,如果flag 为True则走装饰器,如果是False则不走装饰器.

import time
def timmer(*args,**kwargs):
  def wrapper(f):
    def inner(*args,**kwargs):
      if flag:
        start_time = time.time()
        ret = f(*args,**kwargs)
        time.sleep(0.3)
        end_time = time.time()
        print('此函数的执行效率%f' % (end_time-start_time))
      else:
        ret = f(*args, **kwargs)
      return ret
    return inner
  return wrapper

flag = True
@timmer(flag,2,3) # 两步:1,timmer(flag) --> wrapper 2,@wrapper 装饰器
def func1():
  print(666)

 

多个装饰器装饰一个函数

例:

def wrapper1(func): # func == f函数名
  def inner1():
    print('wrapper1 ,before func') # 2
    func()
    print('wrapper1 ,after func') # 4
  return inner1

def wrapper2(func): # func == inner1
  def inner2():
    print('wrapper2 ,before func') # 1
    func()
    print('wrapper2 ,after func') # 5
  return inner2

@wrapper2 # f = wrapper2(f) 里面的f==inner1 外面的f == inner2
@wrapper1 # f = wrapper1(f) 里面的f==函数名f 外面的f == inner1
def f(): # 3
  print('in f')
f() # inner2()

 多装饰器修饰一个函数的流程顺序:

1.先从距离被装饰函数最近的语法糖开始,本例中就是@wrapper1,@wrapper1可以看成 f = wrapper1(f)

2.在算距离被修饰函数第二近的语法糖,本例中就是@wrapper2 @wrapper2 可以看成 f = wrapper2(f) 

总结:通过下图可以看成一个基本的方法

 

posted @ 2018-04-02 14:43  tom2ling  阅读(147)  评论(0编辑  收藏  举报