• 前言
• 閉包
  • nonlocal 語句
• 裝飾器
• 裝飾器進階：裝飾器流程詳解
• 裝飾器進階：帶參數的裝飾器
• 裝飾器進階：類裝飾器
• 裝飾器進階：functools.wraps
• 裝飾器進階：多裝飾器的執行順序
• 裝飾器進階：裝飾器應用示例

前言

連裝飾器都弄不明白，別說會python。

閉包

要理解裝飾器，先要理解閉包。閉包并不是什么很高深的概念，簡單說就是函數嵌套，內部函數調用外部函數的變量。內部函數沒有調用變量不構成閉包。
先來看一段代碼：

def outer():string = "hello world"def inner():print(string)inner()print(inner.__closure__)outer() print(outer.__closure__)

在inner函數里面調用了outer函數的局部變量string，打印出來的結果是：

(<cell at 0x00000259ACCBD768: str object at 0x00000259ACD307F0>,) None

注意：inner是閉包，outer不是。

通常不是在outer函數內部直接操作inner，而是通過返回inner的地址：

def outer():string = "hello world"def inner():print(string)return innerres = outer() res()

上面這段代碼就是閉包的基本結構。

閉包的優點就在于，函數調用完之后，函數內部的局部變量依然在內存中。以上面這段代碼為例，一般我們認為outer函數執行完后，其內部變量string將不再可用，然而這里我們發現outer執行完之后調用res,string輸出了。其原理就是把函數和內部變量打包到一起，而沒有“用完則釋放局部變量”。

那為什么要使用閉包呢？

看下面這段代碼：

def outer(x):def inner(y):print("%d+%d=%d"%(x,y,x+y))return innerres = outer(1) res(2) res(3)

閉包避免了使用全局變量。

此外，閉包的思想和面向對象編程有相似之處，面向對象編程是將一類對象的屬性封裝起來，閉包是將變量和函數關聯起來。
下面是用閉包和類兩種思想實現的同一功能：

class animal():def __init__(self,name):self.name = namedef sound(self,voice):print("%s -> %s"%(self.name,voice))d = animal("dog") d.sound("wangwang")def animal(name):def sound(voice):print("%s -> %s"%(name,voice))return soundc = animal("cat") c("miaomiao")

nonlocal 語句

在python的函數內，可以直接引用外部變量，但不能改寫外部變量。閉包也如此。如果你寫出了這樣的代碼，將會報錯：

def outer():count = 0def inner():count += 1inner()outer()

在python 2中可以在函數內使用global語句，但全局變量在任何語言中都不被提倡，因為它很難控制，python 3中引入了nonlocal語句解決了這個問題：

def outer():count = 0def inner():nonlocal countcount += 1inner()outer()

Nonlocal 與 global 的區別在于 nonlocal 語句會去搜尋本地變量與全局變量之間的變量，其會優先尋找層級關系與閉包作用域最近的外部變量。

裝飾器

所謂裝飾器，就是給函數添加功能，起到裝飾的作用，所以裝飾器本身就是函數。
最簡單的思路想要實現給函數增加功能，代碼如下：

def add_func(f):f()print("add func")def func():print("func")# func() add_func(func)

但是這種實現方式有一個缺點：改變了函數調用的方式。從func()變成了add_func()。如果要加功能的函數有很多的話，修改所有的調用方式無疑工作量太大了。

那就換個寫法：

def add_func():print("add func")def func(f):print("func")return ffunc = func(add_func) func()

這樣寫好像可以不用改變函數原本的調用方式，又增加了功能。能解決問題，但是這種寫法避不開前面談到的一個問題：局部變量在函數調用后被銷毀的問題。所以用閉包來實現裝飾器簡直不能再合適。代碼如下：

def deco(f):def add_func():f()print("add func")return add_funcdef func():print("func")func = deco(func) func()

本來裝飾器寫到這里應該就結束了，但python的語法力求簡潔。
上面這段代碼還可以寫成這個樣子：

def deco(f):def add_func():f()print("add func")return add_func@deco def func():print("func")func()

這種寫法大大簡化了代碼重構的工作量。不需要修改函數的調用方式，只需要在被裝飾函數的前面加上一個 @decoration_name 即可。對比一下兩段代碼，會發現 @deco 其實就等同于 func = deco(func) 。

裝飾器進階：裝飾器流程詳解

裝飾器在裝飾函數與被裝飾函數之間跳來跳去，下面來研究一下具體流程。還是以前面那段代碼為例：

def deco(f): #1.定義deco函數def add_func(): #4.定義add_func函數f() #8.執行f，即執行被裝飾函數funcprint("add func") #9.執行新添加的功能return add_func #5.返回add_func函數地址 # @deco <==> func=deco(func)知道這一點就好理解了 #3.調用deco函數 6.把返回回來的函數地址賦值給func @deco def func(): #2.定義func函數print("func")func() #7.使用裝飾器跳到add_func 10.回到這里，繼續下面的代碼

裝飾器進階：帶參數的裝飾器

import timedef printTime(f):def wrapper(*args,**kwargs):print("++++++++++++++++++++++++++++++")start = time.time()f(*args,**kwargs)stop = time.time()print("%s 用時 %s"%(f.__doc__,stop-start))return wrapper@printTime def func1():"""1加到100"""sum = 0;for i in range(1,10001):sum = sum + i;print("sum:%s"%sum)@printTime def func2(name,age):"""print name and age"""print("name:%s\nage:%d"%(name,age))@printTime def func3(num):"""遞歸斐波拉契數列"""def fib(num):if num == 1 or num == 2:return 1else:return fib(num-1)+fib(num-2)res = fib(num)print(res)func1() func2("hex",22) func3(20)

裝飾器進階：類裝飾器

類也可以作為函數的裝飾器。類作為裝飾器的時候，要構造一個func屬性，用來作為原函數的載體。

class beforeSleep:def __init__(self,func):self.func = funcdef __call__(self, *args, **kwargs):print("before sleep,i want to read some books.")self.func()print("after sleep,i want to drink some water.")@beforeSleep def sleep():print("i am sleeping.")sleep()

裝飾器進階：functools.wraps

使用裝飾器能很好的復用代碼，但是會丟失原函數的元信息。

def logged(func):def with_logging(*args, **kwargs):print(func.__name__) # 輸出 'with_logging'print(func.__doc__) # 輸出 Nonereturn func(*args, **kwargs)return with_logging@logged def f(x):"""does some math"""return x + x * xprint(logged(f))

wraps本身也是一個裝飾器，它能把原函數的元信息拷貝到裝飾器里面的 func 函數中，這使得原函數的元信息不丟失。

from functools import wraps def logged(func):@wraps(func)def with_logging(*args, **kwargs):print(func.__name__) # 輸出 'f'print(func.__doc__) # 輸出 'does some math'return func(*args, **kwargs)return with_logging@logged def f(x):"""does some math"""return x + x * xprint(logged(f))

裝飾器進階：多裝飾器的執行順序

@a @b @c def f():pass

執行順序：f = a(b(c(f)))

裝飾器進階：裝飾器應用示例

某網站有三個頁面

• home 所有人都可以訪問
• user 只有用戶本人可以訪問
• message 只有用戶本人可以訪問

def home():"""home 4 everyone"""print("home")def user():"""user 4 user"""print("user")def message():"""message 4 user"""print("message")

給它增加一個功能：訪問限制

import getpassdef auth(f):def func(*args,**kwargs):username = input("Please input username:").strip()#getpass庫使得密碼輸入不會顯示在終端。PyCharm不支持，需要在命令行使用python運行當前腳本password = getpass.getpass("Please input password:").strip()if username=="hex" and password=="a-123456":#如果賬號密碼正確，則調用原函數f(*args,**kwargs)else:print("invalid input")return funcdef home():"""home 4 everyone"""print("home")@auth def user():"""user 4 user"""print("user")@auth def message():"""message 4 user"""print("message")home() user() message()

轉載于:https://www.cnblogs.com/hextech/p/10073613.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python：装饰器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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