- 序
- 译后感
- 原作者前言
- *args 和 **kwargs
- *args 的用法
- **kwargs 的用法
- 使用 *args 和 **kwargs 来调用函数
- 啥时候使用它们
- 调试 Debugging
- 生成器 Generators
- 可迭代对象(Iterable)
- 迭代器(Iterator)
- 迭代(Iteration)
- 生成器(Generators)
- Map,Filter 和 Reduce
- Map
- Filter
- Reduce
- set 数据结构
- 三元运算符
- 装饰器
- 一切皆对象
- 在函数中定义函数
- 从函数中返回函数
- 将函数作为参数传给另一个函数
- 你的第一个装饰器
- 使用场景
- 授权
- 日志
- 带参数的装饰器
- 在函数中嵌入装饰器
- 装饰器类
- Global和Return
- 多个return值
- 对象变动 Mutation
- __slots__魔法
- 虚拟环境 Virtualenv
- 容器 Collections
- 枚举 Enumerate
- 对象自省
- dir
- type和id
- inspect模块
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- 列表推导式
- 字典推导式
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- 处理多个异常
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- try/else从句
- lambda表达式
- 一行式
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- else语句
- 使用C扩展
- CTypes
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- Python/C API
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- 基于类的实现
- 处理异常
- 基于生成器的实现
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你的第一个装饰器
在上一个例子里,其实我们已经创建了一个装饰器!现在我们修改下上一个装饰器,并编写一个稍微更有用点的程序:
def a_new_decorator(a_func):
def wrapTheFunction():
print("I am doing some boring work before executing a_func()")
a_func()
print("I am doing some boring work after executing a_func()")
return wrapTheFunction
def a_function_requiring_decoration():
print("I am the function which needs some decoration to remove my foul smell")
a_function_requiring_decoration()
#outputs: "I am the function which needs some decoration to remove my foul smell"
a_function_requiring_decoration = a_new_decorator(a_function_requiring_decoration)
#now a_function_requiring_decoration is wrapped by wrapTheFunction()
a_function_requiring_decoration()
#outputs:I am doing some boring work before executing a_func()
# I am the function which needs some decoration to remove my foul smell
# I am doing some boring work after executing a_func()
你看明白了吗?我们刚刚应用了之前学习到的原理。这正是python中装饰器做的事情!它们封装一个函数,并且用这样或者那样的方式来修改它的行为。现在你也许疑惑,我们在代码里并没有使用@符号?那只是一个简短的方式来生成一个被装饰的函数。这里是我们如何使用@来运行之前的代码:
@a_new_decorator
def a_function_requiring_decoration():
"""Hey you! Decorate me!"""
print("I am the function which needs some decoration to "
"remove my foul smell")
a_function_requiring_decoration()
#outputs: I am doing some boring work before executing a_func()
# I am the function which needs some decoration to remove my foul smell
# I am doing some boring work after executing a_func()
#the @a_new_decorator is just a short way of saying:
a_function_requiring_decoration = a_new_decorator(a_function_requiring_decoration)
希望你现在对Python装饰器的工作原理有一个基本的理解。如果我们运行如下代码会存在一个问题:
print(a_function_requiring_decoration.__name__)
# Output: wrapTheFunction
这并不是我们想要的!Ouput输出应该是“a_function_requiring_decoration”。这里的函数被warpTheFunction替代了。它重写了我们函数的名字和注释文档(docstring)。幸运的是Python提供给我们一个简单的函数来解决这个问题,那就是functools.wraps。我们修改上一个例子来使用functools.wraps:
from functools import wraps
def a_new_decorator(a_func):
@wraps(a_func)
def wrapTheFunction():
print("I am doing some boring work before executing a_func()")
a_func()
print("I am doing some boring work after executing a_func()")
return wrapTheFunction
@a_new_decorator
def a_function_requiring_decoration():
"""Hey yo! Decorate me!"""
print("I am the function which needs some decoration to "
"remove my foul smell")
print(a_function_requiring_decoration.__name__)
# Output: a_function_requiring_decoration
现在好多了。我们接下来学习装饰器的一些常用场景。
蓝本规范:
from functools import wraps
def decorator_name(f):
@wraps(f)
def decorated(*args, **kwargs):
if not can_run:
return "Function will not run"
return f(*args, **kwargs)
return decorated
@decorator_name
def func():
return("Function is running")
can_run = True
print(func())
# Output: Function is running
can_run = False
print(func())
# Output: Function will not run
注意:@wraps接受一个函数来进行装饰,并加入了复制函数名称、注释文档、参数列表等等的功能。这可以让我们在装饰器里面访问在装饰之前的函数的属性。
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