python装饰器作用-如何理解Python装饰器?
晚上失眠,怒上知乎答题!
刚好最近我的python专栏里写过一篇装饰器相关的,不说废话,直接上干货! />
目录如下:1、装饰器是什么?
2、如何使用装饰器?
3、内置装饰器
一、装饰器是什么?
装饰器,顾名思义,就是增强函数或类的功能的一个函数。
这么说可能有点绕。
举个例子:如何计算函数的执行时间?
如下,你需要计算 add 函数的执行时间。
# 函数
def add(a, b):
res = a + b
return res
你可能会这么写
import time
def add(a, b)
start_time = time.time()
res = a + b
exec_time = time.time() - start_time
print("add函数,花费的时间是:{}".format(exec_time))
return res
这个时候,老板又让你计算减法函数(sub)的时间。不用装饰器的话,你又得重复写一段减法的代码。
def sub(a, b)
start_time = time.time()
res = a - b
exec_time = time.time() - start_time
print("sub函数,花费的时间是:{}".format(exec_time))
return res
这样显得很麻烦,也不灵活,万一计算时间的代码有改动,你得每个函数都要改动。
所以,我们需要引入装饰器。
使用装饰器之后的代码是这样的
import time
# 定义装饰器
def time_calc(func):
def wrapper(*args, **kargs):
start_time = time.time()
f = func(*args,**kargs)
exec_time = time.time() - start_time
return f
return wrapper
# 使用装饰器
@time_calc
def add(a, b):
return a + b
@time_calc
def sub(a, b):
return a - b
是不是看起来清爽多了?
装饰器的作用:增强函数的功能,确切的说,可以装饰函数,也可以装饰类。
装饰器的原理:函数是python的一等公民,函数也是对象。
定义装饰器
def decorator(func):
def wrapper(*args,**kargs):
# 可以自定义传入的参数
print(func.__name__)
# 返回传入的方法名参数的调用
return func(*args,**kargs)
# 返回内层函数函数名
return wrapper
二、使用装饰器
假设decorator是定义好的装饰器。
方法一:不用语法糖@符号
# 装饰器不传入参数时
f = decorator(函数名)
# 装饰器传入参数时
f = (decorator(参数))(函数名)
方法二:采用语法糖@符号
# 已定义的装饰器
@decorator
def f():
pass
# 执行被装饰过的函数
f()
装饰器可以传参,也可以不用传参。
自身不传入参数的装饰器(采用两层函数定义装饰器)
def login(func):
def wrapper(*args,**kargs):
print('函数名:%s'% func.__name__)
return func(*args,**kargs)
return wrapper
@login
def f():
print('inside decorator!')
f()
# 输出:
# >> 函数名:f
# >> 函数本身:inside decorator!
自身传入参数的装饰器(采用三层函数定义装饰器)
def login(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args,**kargs):
print('%s----%s'%(text, func.__name__))
return func(*args,**kargs)
return wrapper
return decorator
# 等价于 ==> (login(text))(f) ==> 返回 wrapper
@login('this is a parameter of decorator')
def f():
print('2019-06-13')
# 等价于 ==> (login(text))(f)() ==> 调用 wrapper() 并返回 f()
f()
# 输出:
# => this is a parameter of decorator----f
# => 2019-06-13
三、内置装饰器
常见的内置装饰器有三种,@property、@staticmethod、@classmethod
@property
把类内方法当成属性来使用,必须要有返回值,相当于getter;
假如没有定义 @func.setter 修饰方法的话,就是只读属性
class Car:
def __init__(self, name, price):
self._name = name
self._price = price
@property
def car_name(self):
return self._name
# car_name可以读写的属性
@car_name.setter
def car_name(self, value):
self._name = value
# car_price是只读属性
@property
def car_price(self):
return str(self._price) + '万'
benz = Car('benz', 30)
print(benz.car_name) # benz
benz.car_name = "baojun"
print(benz.car_name) # baojun
print(benz.car_price) # 30万
@staticmethod
静态方法,不需要表示自身对象的self和自身类的cls参数,就跟使用函数一样。
@classmethod
类方法,不需要self参数,但第一个参数需要是表示自身类的cls参数。
例子
class Demo(object):
text = "三种方法的比较"
def instance_method(self):
print("调用实例方法")
@classmethod
def class_method(cls):
print("调用类方法")
print("在类方法中 访问类属性 text: {}".format(cls.text))
print("在类方法中 调用实例方法 instance_method: {}".format(cls().instance_method()))
@staticmethod
def static_method():
print("调用静态方法")
print("在静态方法中 访问类属性 text: {}".format(Demo.text))
print("在静态方法中 调用实例方法 instance_method: {}".format(Demo().instance_method()))
if __name__ == "__main__":
# 实例化对象
d = Demo()
# 对象可以访问 实例方法、类方法、静态方法
# 通过对象访问text属性
print(d.text)
# 通过对象调用实例方法
d.instance_method()
# 通过对象调用类方法
d.class_method()
# 通过对象调用静态方法
d.static_method()
# 类可以访问类方法、静态方法
# 通过类访问text属性
print(Demo.text)
# 通过类调用类方法
Demo.class_method()
# 通过类调用静态方法
Demo.static_method()
@staticmethod 和 @classmethod 的 区别 和 使用场景:
在上述例子中,我们可以看出,
区别
在定义静态类方法和类方法时,@staticmethod 装饰的静态方法里面,想要访问类属性或调用实例方法,必须需要把类名写上;
而@classmethod装饰的类方法里面,会传一个cls参数,代表本类,这样就能够避免手写类名的硬编码。
在调用静态方法和类方法时,实际上写法都差不多,一般都是通过 类名.静态方法() 或 类名.类方法()。
也可以用实例化对象去调用静态方法和类方法,但为了和实例方法区分,最好还是用类去调用静态方法和类方法。
使用场景
所以,在定义类的时候,
假如不需要用到与类相关的属性或方法时,就用静态方法@staticmethod;
假如需要用到与类相关的属性或方法,然后又想表明这个方法是整个类通用的,而不是对象特异的,就可以使用类方法@classmethod。
希望看到这个回答的朋友,永远不要失眠~ />
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