函數也是對象
要理解Python裝飾器，首先要明白在Python中，函數也是一種對象，因此可以把定義函數時的函數名看作是函數對象的一個引用。既然是引用，因此可以將函數賦值給一個變量，也可以把函數作為一個參數傳遞或返回。同時，函數體中也可以再定義函數。
裝飾器本質
可以通過編寫一個純函數的例子來還原裝飾器所要做的事。
def decorator(func):
def wrap():
print("Doing someting before executing func()")
func()
print("Doing someting after executing func()")
return wrap
def fun_test():
print("func")
fun_test = decorator(fun_test)
fun_test()
# Output:
# Doing someting before executing func()
# func
# Doing someting after executing func()
fun_test所指向的函數的引用傳遞給decorator()函數
decorator()函數中定義了wrap()子函數，這個子函數會調用通過func引用傳遞進來的fun_test()函數，并在調用函數的前后做了一些其他的事情
decorator()函數返回內部定義的wrap()函數引用
fun_test接收decorator()返回的函數引用，從而指向了一個新的函數對象
通過fun_test()調用新的函數執行wrap()函數的功能，從而完成了對fun_test()函數的前后裝飾
Python中使用裝飾器
在Python中可以通過@符號來方便的使用裝飾器功能。
def decorator(func):
def wrap():
print("Doing someting before executing func()")
func()
print("Doing someting after executing func()")
return wrap
@decorator
def fun_test():
print("func")
fun_test()
# Output:
# Doing someting before executing func()
# func
# Doing someting after executing func()
裝飾的功能已經實現了，但是此時執行:
?
print(fun_test.__name__)
# Output:
# wrap
?fun_test.__name__已經變成了wrap，這是應為wrap()函數已經重寫了我們函數的名字和注釋文檔。此時可以通過functools.wraps來解決這個問題。wraps接受一個函數來進行裝飾，并加入了復制函數名稱、注釋文檔、參數列表等等功能。這可以讓我們在裝飾器里面訪問在裝飾之前的函數的屬性。
更規范的寫法：
from functools import wraps
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrap():
print("Doing someting before executing func()")
func()
print("Doing someting after executing func()")
return wrap
@decorator
def fun_test():
print("func")
fun_test()
print(fun_test.__name__)
# Output:
# Doing someting before executing func()
# func
# Doing someting after executing func()
# fun_test
帶參數的裝飾器
通過返回一個包裹函數的函數，可以模仿wraps裝飾器，構造出一個帶參數的裝飾器。
from functools import wraps
def loginfo(info='info1'):
def loginfo_decorator(func):
@wraps(func)
def wrap_func(*args, **kwargs):
print(func.__name__ + ' was called')
print('info: %s' % info)
return func(*args, **kwargs)
return wrap_func
return loginfo_decorator
@loginfo()
def func1():
pass
func1()
# Output:
# func1 was called
# info: info1
@loginfo(info='info2')
def func2():
pass
func2()
# Output:
# func2 was called
# info: info2
裝飾器類
通過編寫類的方法也可以實現裝飾器，并讓裝飾器具備繼承等面向對象中更實用的特性
首先編寫一個裝飾器基類：
from functools import wraps
class loginfo:
def __init__(self, info='info1'):
self.info = info
def __call__(self, func):
@wrap
def wrap_func(*args, **kwargs):
print(func.__name__ + ' was called')
print('info: %s' % self.info)
self.after() # 調用after方法，可以在子類中實現
return func(*args, **kwargs)
return wrap_func
def after(self):
pass
@loginfo(info='info2')
def func1():
pass
# Output:
# func1 was called
# info: info1
再通過繼承loginfo類，擴展裝飾器的功能：
class loginfo_after(loginfo):
def __init__(self, info2='info2', *args, **kwargs):
self.info2 = info2
super(loginfo_after, self).__init__(*args, **kwargs)
def after(self):
print('after: %s' % self.info2)
@loginfo_after()
def func2():
pass
func2()
# Output:
# func2 was called
# info: info1
# after: info2
以上這篇老生常談Python進階之裝飾器就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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