理解Python装饰器

Python是很具特色的一门语言。除了面向协议编程的方式,还有许多语法糖,今天要介绍的语法糖————装饰器

我们不妨以举例的方式来一步一步的深入了解装饰器

假如我们在执行函数f1,f2的时候,打印执行函数时候的时间。
我们很可能会这样做:

# 第一种
import time

def f1():
    print(time.time())
    print("this is f1")

def f2():
    print(time.time())
    print("this is f2")
    
f1()
f2()

这样看似是没有问题的,我们也乐意这样做,因为也很简单,引入time模块再来一个print语句就OK了,但是如果一百个,一千个函数呢,我们还这样写吗?答案是否定的。程序员是一个"偷懒"的行业。能不写大量的重复代码绝对不写。那我们会想到专门写一个函数打印时间。在每个函数里调用不就可以了么。是的这样可以。代码如下

# 第二种
import time

def f1():
    print_time()
    print("this is f1")

def f2():
    print_time()
    print("this is f2")
    
def print_time():
   print(time.time())
    
f1()
f2()

但是这样相比第一种虽然简单了,但是这样同样的增加了耦合性。每个函数都需要去修改一下,我们能不能再不修改原来函数的情况下就可以增加这个打印时间的功能呢?既然我们不修改函数,那我们修改函数的调用方式吗?

# 第三种
import time 

def f1():
    print("this is f1")

def f2():
    print("this is f2")
    
def print_time(f):
   print(time.time())
   f()
   
print_time(f1)
print_time(f2)

第三种就好很多了,第一:没有改变原来的函数,降低了耦合。调用方法也简单了。只需要把函数名传到另一个函数里就可以了。装饰器就是采用这种,但是用起来更加方便。代码写起来也更加高大上。这样我们逐渐引出今天的主题——装饰器

装饰器的写法很固定,有点像闭包(虽然没有引入环境变量)。使用装饰器也很简单只需要在需要打印时间的函数上加入@装饰器名。调用这个函数就能够执行对应装饰器的功能。其装饰器的基本框架如下

def decorator(f):
    def wrapper():
        pass
        f()
    return wrapper

那么我们对第三种代码进行装饰器的修改

def decorator(f):
    def wrapper():
        print(time.time())
        func(f)
    return wrapper

# @装饰器名

@decorator
def f1():
    print("this is name f1")
@decorator
def f2():
    print("this is name f2")
    
#调用方法和普通函数执行方法一样
f1()
f2()

这样看起来依然很美好,用了完美的语法糖。也没有增加代码的耦合性。但是有个问题,这只是一个简单的装饰器,万一我们需要传入参数呢。万一有些函数需要传入1个参数,而另外一个函数需要传入很多参数,那我们又该怎么办,python中当然有可变参数的传入方式*args,**kwargs。那么我们按照这个思路来修改我们的装饰器

import time

def decorator(f):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        #print(time.time())
        #这里写装饰器需要实现的功能
        f(*args,**kwargs)
    return wrapper

@decorator
def f1(fun_name):
    print("this is name "+fun_name)
@decorator
def f2(fun_name1,fun_name2):
    print("this is name "+fun_name1+" "+fun_name2)


f1('f1')
f2('f2','f3')

这样我们就实现了多参数的装饰器,任何需要打印时间的函数头上都可以顶一个这样。方便了你我他。同时也体现了Python的优雅。

人生苦短,我用Python

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