python学习笔记7:基础(装B神器之装饰器)
参考:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4980620.html
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#### 第一波 #### def foo(): print 'foo' foo #表示是函数 foo() #表示执行foo函数 #### 第二波 #### def foo(): print 'foo' foo = lambda x: x + 1 foo() # 执行下面的lambda表达式,而不再是原来的foo函数,因为函数 foo 被重新定义了 |
2、需求来了
初创公司有N个业务部门,1个基础平台部门,基础平台负责提供底层的功能,如:数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时,只需调用基础平台提供的功能即可。如下:
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############### 基础平台提供的功能如下 ############### def f1(): print 'f1' def f2(): print 'f2' def f3(): print 'f3' def f4(): print 'f4' ############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ############### f1() f2() f3() f4() ############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ############### f1() f2() f3() f4() |
目前公司有条不紊的进行着,但是,以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题,即:基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构,为平台提供的所有功能添加验证机制,即:执行功能前,先进行验证。
老大把工作交给 Low B,他是这么做的:
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跟每个业务部门交涉,每个业务部门自己写代码,调用基础平台的功能之前先验证。诶,这样一来基础平台就不需要做任何修改了。 |
当天Low B 被开除了...
老大把工作交给 Low BB,他是这么做的:
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只对基础平台的代码进行重构,让N业务部门无需做任何修改 |
1 ############### 基础平台提供的功能如下 ############### 2 3 def f1(): 4 # 验证1 5 # 验证2 6 # 验证3 7 print 'f1' 8 9 def f2(): 10 # 验证1 11 # 验证2 12 # 验证3 13 print 'f2' 14 15 def f3(): 16 # 验证1 17 # 验证2 18 # 验证3 19 print 'f3' 20 21 def f4(): 22 # 验证1 23 # 验证2 24 # 验证3 25 print 'f4' 26 27 ############### 业务部门不变 ############### 28 ### 业务部门A 调用基础平台提供的功能### 29 30 f1() 31 f2() 32 f3() 33 f4() 34 35 ### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ### 36 37 f1() 38 f2() 39 f3() 40 f4()
过了一周 Low BB 被开除了...
老大把工作交给 Low BBB,他是这么做的:
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只对基础平台的代码进行重构,其他业务部门无需做任何修改 |
1 ############### 基础平台提供的功能如下 ############### 2 3 def check_login(): 4 # 验证1 5 # 验证2 6 # 验证3 7 pass 8 9 10 def f1(): 11 12 check_login() 13 14 print 'f1' 15 16 def f2(): 17 18 check_login() 19 20 print 'f2' 21 22 def f3(): 23 24 check_login() 25 26 print 'f3' 27 28 def f4(): 29 30 check_login() 31 32 print 'f4'
老大看了下Low BBB 的实现,嘴角漏出了一丝的欣慰的笑,语重心长的跟Low BBB聊了个天:
老大说:
写代码要遵循开发封闭原则,虽然在这个原则是用的面向对象开发,但是也适用于函数式编程,简单来说,它规定已经实现的功能代码不允许被修改,但可以被扩展,即:
- 封闭:已实现的功能代码块
- 开放:对扩展开发
如果将开放封闭原则应用在上述需求中,那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码,老板就给了Low BBB一个实现方案:
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def w1(func): def inner(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func() return inner @w1 def f1(): print 'f1' @w1 def f2(): print 'f2' @w1 def f3(): print 'f3' @w1 def f4(): print 'f4' |
对于上述代码,也是仅仅对基础平台的代码进行修改,就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作,并且其他业务部门无需做任何操作。
Low BBB心惊胆战的问了下,这段代码的内部执行原理是什么呢?
老大正要生气,突然Low BBB的手机掉到地上,恰恰屏保就是Low BBB的女友照片,老大一看一紧一抖,喜笑颜开,交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了:
单独以f1为例:
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def w1(func): def inner(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func() return inner @w1 def f1(): print 'f1' |
当写完这段代码后(函数未被执行、未被执行、未被执行),python解释器就会从上到下解释代码,步骤如下:
- def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
- @w1
没错,从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码,因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。
从表面上看解释器着实会执行这两句,但是 @w1 这一句代码里却有大文章,@函数名 是python的一种语法糖。
如上例@w1内部会执行一下操作:
- 执行w1函数,并将 @w1 下面的 函数 作为w1函数的参数,即:@w1 等价于 w1(f1)
所以,内部就会去执行:
def inner:
#验证
return f1() # func是参数,此时 func 等于 f1
return inner # 返回的 inner,inner代表的是函数,非执行函数
其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中 - 将执行完的 w1 函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名
w1函数的返回值是:
def inner:
#验证
return 原来f1() # 此处的 f1 表示原来的f1函数
然后,将此返回值再重新赋值给 f1,即:
新f1 = def inner:
#验证
return 原来f1()
所以,以后业务部门想要执行 f1 函数时,就会执行 新f1 函数,在 新f1 函数内部先执行验证,再执行原来的f1函数,然后将 原来f1 函数的返回值 返回给了业务调用者。
如此一来, 即执行了验证的功能,又执行了原来f1函数的内容,并将原f1函数返回值 返回给业务调用着
3、参数、多装饰器
def w1(func): def inner(arg): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(arg) return inner @w1 def f1(arg): print 'f1'
1 def w1(func): 2 def inner(arg1,arg2): 3 # 验证1 4 # 验证2 5 # 验证3 6 return func(arg1,arg2) 7 return inner 8 9 @w1 10 def f1(arg1,arg2): 11 print 'f1'
1 ef w1(func): 2 def inner(arg1,arg2,arg3): 3 # 验证1 4 # 验证2 5 # 验证3 6 return func(arg1,arg2,arg3) 7 return inner 8 9 @w1 10 def f1(arg1,arg2,arg3): 11 print 'f1'
1 def w1(func): 2 def inner(*args,**kwargs): 3 # 验证1 4 # 验证2 5 # 验证3 6 return func(*args,**kwargs) 7 return inner 8 9 @w1 10 def f1(arg1,arg2,arg3): 11 print 'f1'
多个装饰器装饰使用
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def w1(func): def inner( * args, * * kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func( * args, * * kwargs) return inner def w2(func): def inner( * args, * * kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func( * args, * * kwargs) return inner @w1 @w2 def f1(arg1,arg2,arg3): print 'f1' |
NB的装饰器使用:
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#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 def Before(request,kargs): print 'before' def After(request,kargs): print 'after' def Filter (before_func,after_func): def outer(main_func): def wrapper(request,kargs): before_result = before_func(request,kargs) if (before_result ! = None ): return before_result; main_result = main_func(request,kargs) if (main_result ! = None ): return main_result; after_result = after_func(request,kargs) if (after_result ! = None ): return after_result; return wrapper return outer @Filter (Before, After) def Index(request,kargs): print 'index' |