如何理解Python装饰器

2018-06-18 03:26:54来源:未知 阅读 ()

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如何理解Python装饰器?很多学员对此都有疑问,那么上海尚学堂python培训这篇文章就给予答复。


一、预备知识


首先要理解装饰器,首先要先理解在 Python 中很重要的一个概念就是:“函数是 First Class Member” 。这句话再翻译一下,函数是一种特殊类型的变量,可以和其余变量一样,作为参数传递给函数,也可以作为返回值返回,上海python培训。
 

def abc():
    print("abc")
 
def abc1(func):
    func()
abc1(abc)

  

这段代码的输出就是我们在函数 abc 中输出的 abc 字符串。过程很简单,我们将函数 abc 作为一个参数传递给 abc1 ,然后,在 abc1 中调用传入的函数
再来看一段代码
 

def abc1():
    def abc():
        print("abc")
    return abc
abc1()()

  

 
这段代码输出和之前的一样,这里我们将在 abc1 内部定义的函数 abc 作为一个变量返回,然后我们在调用 abc1 获取到返回值后,继续调用返回的函数。
好了,我们再来做一个思考题,实现一个函数 add ,达到 add(m)(n) 等价于 m+n 的效果。这题如果把之前的 First-Class Member 这一概念理清楚后,我们便能很清楚的写出来了

def add(m):
    def temp(n):
        return m+n
    return temp
print(add(1)(2))

  

嗯,这里输出就是 3 。

 

二、正说Python装饰器


看了前面的预备知识后,我们便可以开始今天的主题了

1、先来看一个需求吧
现在我们有一个函数
 

def range_loop(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result


现在我们要给这个函数加上一些代码,来计算这个函数的运行时间。
我们大概一想,写出了这样的代码

import time
def range_loop(a,b):
    time_flag=time.time()
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    print(time.time()-time_flag)
    return temp_result


先且不论,这样计算时间是不是准确的,现在我们要给如下很多函数加上一个时间计算的功能

import time
def range_loop(a,b):
    time_flag=time.time()
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    print(time.time()-time_flag)
    return temp_result
def range_loop1(a,b):
    time_flag=time.time()
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    print(time.time()-time_flag)
    return temp_result
def range_loop2(a,b):
    time_flag=time.time()
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    print(time.time()-time_flag)
    return temp_result


我们初略一想,嗯,Ctrl+C,Ctrl+V。emmmm 好了,现在你们不觉得这段代码特别脏么?我们想让他变得干净点怎么办?
我们想了想,按照之前说的 First-Class Member 的概念。然后写出了如下的代码

import time
def time_count(func,a,b):
    time_flag=time.time()
    temp_result=func(a,b)
    print(time.time()-time_flag)
    return temp_result
   
def range_loop(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result
def range_loop1(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result
def range_loop2(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result
time_count(range_loop,a,b)
time_count(range_loop1,a,b)
time_count(range_loop2,a,b)


嗯,看起来像那么回事,好了好了,我们现在新的问题又来了,我们现在是假设,我们所有函数都只有两个参数传入,那么现在如果想支持任意参数的传入怎么办?我们眉头一皱,写下了如下的代码
 

import time
def time_count(func,*args,**kwargs):
    time_flag=time.time()
    temp_result=func(*args,**kwargs)
    print(time.time()-time_flag)
    return temp_result
   
def range_loop(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result
def range_loop1(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result
def range_loop2(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result
time_count(range_loop,a,b)
time_count(range_loop1,a,b)
time_count(range_loop2,a,b)

 
好了,现在看起来,有点像模像样了,但是我们再想想,这段代码实际上改变了我们的函数调用方式,比如我们直接运行 range_loop(a,b) 还是没有办法获取到函数执行时间。那么现在我们如果不想改变函数的调用方式,又想获取到函数的运行时间怎么办?
很简单嘛,替换一下不就好了
 

import time
def time_count(func):
    def wrap(*args,**kwargs):
        time_flag=time.time()
        temp_result=func(*args,**kwargs)
        print(time.time()-time_flag)
        return temp_result
    return wrap
   
def range_loop(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result
def range_loop1(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result
def range_loop2(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result
range_loop=time_count(range_loop)
range_loop1=time_count(range_loop1)
range_loop2=time_count(range_loop2)
range_loop(1,2)
range_loop1(1,2)
range_loop2(1,2)


emmmm,这样看起来感觉舒服多了?既没有改变原有的运行方式,也输出了函数运行时间。
但是。。。你们不觉得手动替换太恶心了么???喵喵喵???还有什么可以简化下的么??
好了,Python 知道我们是爱吃糖的孩子,给我们提供了一个新的语法糖,这也是今天的男一号,Decorator 装饰器

2、说说 Decorator
我们前面已经实现了,在不改变函数特性的情况下,给原有的代码新增一点功能,但是我们也觉得这样手动的替换,太恶心了,是的 Python 官方也觉得这样很恶心,所以新的语法糖来了
我们上面的代码可以写成这样了
 

import time
def time_count(func):
    def wrap(*args,**kwargs):
        time_flag=time.time()
        temp_result=func(*args,**kwargs)
        print(time.time()-time_flag)
        return temp_result
    return wrap
@time_count   
def range_loop(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result
@time_count
def range_loop1(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result
@time_count
def range_loop2(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result
range_loop(1,2)
range_loop1(1,2)
range_loop2(1,2)

  


 
哇,写到这里,你是不是恍然大悟!まさか???是的,其实 @ 符号其实是一个语法糖,他将我们之前的手动替换的过程交给了环境执行。好了用人话描述下,@ 的作用是将被包裹的函数作为一个变量传递给装饰函数/类,将装饰函数/类返回的值替换原本的函数。
@decorator
def abc():
    pass
如同前面所讲的一样,实际上是发生了一个特殊的替换过程 abc=decorator(abc) ,好了我们来做几个题来练习下吧?
 

def decorator(func):
    return 1
@decorator
def abc():
    pass
abc()

  


这段代码会发生什么?答:会抛出异常。为啥啊?答:因为装饰的时候发生了替换,abc=decorator(abc) ,替换后 abc 的值为 1 。整数默认不能作为一个函数进行调用。
 

def time_count(func):
    def wrap(*args,**kwargs):
        time_flag=time.time()
        temp_result=func(*args,**kwargs)
        print(time.time()-time_flag)
        return temp_result
    return wrap
 
def decorator(func):
    def wrap(*args,**kwargs):
        temp_result=func(*args,**kwargs)
        return temp_result
    return wrap
 
def decorator1(func):
    def wrap(*args,**kwargs):
        temp_result=func(*args,**kwargs)
        return temp_result
    return wrap
 
@time_count
@decorator
@decorator1   
def range_loop(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result

  


这段代码怎么替换的?答:time_count(decorator(decorator1(range_loop)))
嗯,现在是不是对装饰器什么的有了基本的了解?

3、扩展一下
现在,我想修改下前面写的 time_count 函数,让他支持传入一个 flag 参数,当 flag 为 True 的时候,输出函数运行时间,为 False 的时候不输出时间
我们一步步来,我们先假设新的函数叫做 time_count_plus
我们想实现的效果是这样的

@time_count_plus(flag=True)
def range_loop(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result

  


嗯,我们看了下,首先我们调用了 time_count_plus(flag=True) 一次,将它返回的值作为一个装饰函数来替换 range_loop ,OK 那么我们首先 time_count_plus 要接收一个参数,返回一个函数对吧
def time_count_plus(flag=True):
    def wrap1(func):
        pass
    return wrap1
好了,现在返回了一个函数来作为装饰函数,然后我们说了 @ 其实触发了一次替换过程,好那么我们现在的替换是不是 range_loop=time_count_plus(flag=True)(range_loop) 好了,现在大家应该很清楚了,我们在 wrap1 里面是不是还应该有一个函数并返回?
嗯,最终的代码如下

def time_count_plus(flag=True):
    def wrap1(func):
        def wrap2(*args,**kwargs):
            if flag:
                time_flag=time.time()
                temp_result=func(*args,**kwargs)
                print(time.time()-time_flag)
            else:
                temp_result=func(*args,**kwargs)
            return temp_result
        return wrap2
    return wrap1
@time_count_plus(flag=True)
def range_loop(a,b):
    for i in range(a,b):
        temp_result=a+b
    return temp_result


 
是不是这样就清楚多啦!

4、再扩展一下
好了,我们现在有新的需求来了
m=3
n=2
def add(a,b):
    return a+b
 
def sub(a,b):
    return a-b
 
def mul(a,b):
    return a*b
 
def div(a,b):
    return a/b
 
现在我们有字符串 a , a 的值可能为 +、-、*、/ 那么现在,我们想根据 a 的值来调用对应的函数怎么办?
我们煎蛋一想,嗯,逻辑判断嘛
 

m=3
n=2
def add(a,b):
    return a+b
 
def sub(a,b):
    return a-b
 
def mul(a,b):
    return a*b
 
def div(a,b):
    return a/b
a=input('请输入 + - * / 中的任意一个\n')
if a=='+':
    print(add(m,n))
elif a=='-':
    print(sub(m-n))
elif a=='*':
    print(mul(m,n))
elif a=='/':
    print(div(m,n))

  


但是这段代码,if else 是不是太多了点?我们仔细一想,用一下 First-Class Member 的特性,然后配合 dict 实现操作符和函数之间的关联。

m=3
n=2
def add(a,b):
    return a+b
 
def sub(a,b):
    return a-b
 
def mul(a,b):
    return a*b
 
def div(a,b):
    return a/b
func_dict={"+":add,"-":sub,"*":mul,"/":div}
a=input('请输入 + - * / 中的任意一个\n')
func_dict[a](m,n)

  


emmmm,看起来不错啊,但是我们注册的过程能不能再简化一点? 嗯,这个时候装饰器语法特性就能用上了

m=3
n=2
func_dict={}
def register(operator):
    def wrap(func):
        func_dict[operator]=func
        return func
    return wrap
@register(operator="+")
def add(a,b):
    return a+b
@register(operator="-")
def sub(a,b):
    return a-b
@register(operator="*")
def mul(a,b):
    return a*b
@register(operator="/")
def div(a,b):
    return a/b
 
a=input('请输入 + - * / 中的任意一个\n')
func_dict[a](m,n)


嗯,还记得我们前面说的使用 @ 语法的时候,实际上是触发了一个替换的过程么?这里就是利用这一特性,在装饰器触发的时候,注册函数映射,这样我们直接根据 'a' 的值来获取函数处理数据。另外请注意一点,我们这里没有必要修改原函数,所以我们没有必要写第三层的函数。
如果有熟悉 Flask 同学就知道,在调用 route 方法注册路由的时候,也是使用了这一特性 。

 

三、总结


其实全文下来,大家应该能知道这样一点东西。Python 中的装饰器其实是 First-Class Member 概念的更进一层应用,我们将函数传递给其余函数,包裹上新的功能后再行返回。@ 其实只是将这样一个过程进行了简化而已。

参考文章:

作者:Zheaoli     链接:https://juejin.im/post/5a314ad6f265da432e5c02a5

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