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这期内容当中小编将会给大家带来有关Python中装饰器的原理是什么,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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# -*- coding:gbk -*- '''示例1: 使用语法糖@来装饰函数,相当于"myfunc = deco(myfunc)" 但发现新函数只在第一次被调用,且原函数多调用了一次''' def deco(func): print("before myfunc() called.") func() print(" after myfunc() called.") return func @deco def myfunc(): print(" myfunc() called.") myfunc() myfunc()
这是一个最简单的装饰器的例子,但是这里有一个问题,就是当我们两次调用myfunc()
的时候,发现装饰器函数只被调用了一次。为什么会这样呢?要解释这个就要给出破解装饰器的关键钥匙了。
这里@deco这一句,和myfunc = deco(myfunc)
其实是完全等价的,只不过是换了一种写法而已
一定要记住上面这句!!!!
好了,从现在开始,只需要做替换操作就可以了。
将@deco 替换为 myfunc = deco(myfunc)
程序首先调用deco(myfunc)
,得到的返回结果赋值给了myfunc (注意:在Python中函数名只是个指向函数首地址的函数指针而已)
而deco(myfunc)
的返回值就是函数myfunc()
的地址
这样其实myfunc 没有变化,也就是说,最后的两次myfunc()
函数调用,其实都没有执行到deco()
。
有同学就问了,明明打印了deco()
函数里面的内容啊,怎么说没有调用到呢。这位同学一看就是没有注意听讲,那一次打印是在@deco 这一句被执行的。大家亲自动手试一下就会发现" myfunc() called." 这句打印输出了三次。多的那次就是@deco这里输出的,因为@deco 等价于myfunc = deco(myfunc)
,这里已经调用了deco()
函数了。
第二步 :确保装饰器被调用
怎么解决装饰器没有被调用的问题呢
# -*- coding:gbk -*- '''示例2: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用, 内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象''' def deco(func): def _deco(): print("before myfunc() called.") func() print(" after myfunc() called.") # 不需要返回func,实际上应返回原函数的返回值 return _deco @deco def myfunc(): print(" myfunc() called.") return 'ok' myfunc() myfunc()
这里其实不需要我解释了,还是按照第一步中的方法做替换就可以了。还是啰嗦几句吧。。
@deco 替换为 myfunc = deco(myfunc)
程序首先调用deco(myfunc)
,得到的返回结果赋值给了myfunc ,这样myfunc 就变成了指向函数_deco()
的指针
以后的myfunc()
,其实是调用_deco()
第三步 :对带参数的函数进行装饰
破案过程和第一步、第二步完全一致,不再重复了
# -*- coding:gbk -*- '''示例5: 对带参数的函数进行装饰, 内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象''' def deco(func): def _deco(a, b): print("before myfunc() called.") ret = func(a, b) print(" after myfunc() called. result: %s" % ret) return ret return _deco @deco def myfunc(a, b): print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b)) return a + b myfunc(1, 2) myfunc(3, 4)
第四步 :让装饰器带参数
# -*- coding:gbk -*- '''示例7: 在示例4的基础上,让装饰器带参数, 和上一示例相比在外层多了一层包装。 装饰函数名实际上应更有意义些''' def deco(arg): def _deco(func): def __deco(): print("before %s called [%s]." % (func.__name__, arg)) func() print(" after %s called [%s]." % (func.__name__, arg)) return __deco return _deco @deco("mymodule") def myfunc(): print(" myfunc() called.") @deco("module2") def myfunc2(): print(" myfunc2() called.") myfunc() myfunc2()
这种带参数的装饰器怎么解释呢。其实是一样的,还是我们的替换操作
@deco("mymodule")
替换为myfunc = deco("mymodule")(myfunc )
注意啊,这里deco后面跟了两个括号。
有同学要问了,这是什么意思?
其实很简单,先执行deco("mymodule")
,返回结果为_deco
再执行_deco(myfunc)
,得到的返回结果为__deco
所以myfunc = __deco
上述就是小编为大家分享的Python中装饰器的原理是什么了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。
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