Python中的@操作符称之为装饰器decorator['dɛkəretɚ]
,它用来改变函数、方法或类的功能,但又不直接修改它们的代码,就像锦上添花,增加新功能,添花但不用去重新织锦,所以叫做装饰器。
- 什么是装饰器@decorator?
- 参数怎么通过装饰器传递 args,*kargs?
- 带参数的装饰器是怎么回事@decorator(x=3)?
- 类装饰器怎么用class decorator?
基本装饰器
Python中的每个东西都是对象,函数也是个对象,既然是对象自然就能作为参数传递,也能作为结果返回,比如:
def decorator(func): #装饰函数,没有额外功能
return func
def div(a, b): #除法函数
return a / b
chufa = decorator(div) #把div函数装饰一下,功能不变
chufa(10, 5)
这个代码输出2.0。
Python的函数内可以嵌套函数,我们把上面代码修改一下:
def decorator(func): #装饰函数,没有额外功能
def wrapper(a, b): #包裹函数,把被除数放大10倍
a = a * 10
return func(a,b)
return wrapper
def div(a, b): #除法函数
return a / b
chufa = decorator(div) #把div函数装饰一下,功能不变
chufa(10, 5)
这个代码会输出20.0.
它的执行顺序如下图:
好了,我们来把它改为@装饰器的写法:
def decorator(func): #装饰函数,没有额外功能
def wrapper(a, b): #包裹函数,把被除数放大10倍
a = a * 10
return func(a, b)
return wrapper
@decorator #这句话相当于div=decorator(div)
def div(a, b): #除法函数
return a / b
div(10, 5)
输出结果仍然是20.0.@decorator
这句话就相当于div=decorator(div)
,和上面使用的chufa = decorator(div)
是一样的,div
函数自身被装饰了并且覆盖了原来的div
函数。
所以我们可以说
@hanshu_A
def hanshu_B(...):
...
就是hanshu_B=hanshu_A(hanshu_B)
,B变为被A装饰之后的函数,需要注意的是hanshu_A
应该接受一个函数作为参数,并返回一个函数作为结果。
原函数的参数
上面例子里wrapper函数使用了a,b两个参数,为了让装饰器函数decorator
更通用,可以使用*args表示任意多个参数列表如(1,2,3,4)
,或者**args表示任意字典对象参数如(a=1,b=2,c=3)
。
修改代码如下:
def decorator(func): #装饰函数,没有额外功能
def wrapper(*args): #包裹函数,把被除数放大10倍
return func(args[0]*10,args[1])
return wrapper
@decorator #这句话相当于div=decorator(div)
def div(a, b): #除法函数
return a / b
div(10, 5)
或者:
def decorator(func): #装饰函数,没有额外功能
def wrapper(**kargs): #包裹函数,把被除数放大10倍
return func(kargs['a'] * 10, kargs['b'])
return wrapper
@decorator #这句话相当于div=decorator(div)
def div(a, b): #除法函数
return a / b
div(a=10, b=5)
也可以两个连用,保持参数原封不变传递:
def decorator(func): #装饰函数,没有额外功能
def wrapper(*args, **kargs): #包裹函数,把被除数放大10倍
print('do nothing...')
return func(*args, **kargs)
return wrapper
@decorator #这句话相当于div=decorator(div)
def div(a, b): #除法函数
return a / b
div(a=10, b=5)
@decorator(x=3)带参数的装饰器
简单说,
@decorator(x=3)
def func(...):
...
就是func=decorator(x=3)(func)
,这时候`decorator(x=3)就要返回一个装饰器才行,例如下面将add加法函数的参数放大100倍的代码:
def decorator_big(n):
def decorator(func): #装饰函数,没有额外功能
def wrapper(*args): #包裹函数,把被除数放大10倍
return func(*[x * n for x in args])
return wrapper
return decorator
@decorator_big(n=100) #这句话相当于div=decorator(div)
def add(a, b): #除法函数
return a + b
add(10, 5)
输出[1000,500],1500
类装饰器
类装饰器需要定义__init__
和__call__
两个方法,如下:
class my_decorator(object):
func=None
def __init__(self, f):
print("inside my_decorator.__init__()")
self.func=f
def __call__(self,*args):
print("inside my_decorator.__call__()")
self.func()
@my_decorator
def aFunction():
print("inside aFunction()")
print('-----')
aFunction()
输出结果:
inside my_decorator.__init__()
-----
inside my_decorator.__call__()
inside aFunction()
从这里可以看出
@my_decorator
def aFunction():
...
就是aFunction=my_decorator(aFunction)
,和上面的函数装饰器一样思路,更多内容需要读者多多体会了。
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