本文实例讲述了Python装饰器decorator用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 1. 闭包(closure) 闭包是Python所支持的一种特性,它让在非global scope定义的函数可以引用其外围空间中的变量,这些外围空间中被引用的变量叫做这个函数的环境变量。环境变量和这个非全局函数一起构成了闭包。 复制代码 代码如下: def outer(x): y = [1,2,3] def inner(): print x print y return inner x = 5 #这个x没有被引用 f = outer(2) f() print f.__closure__ #函数属性__closure__存储了函数的环境变量 def entrance(func): = 5 #这个x没有被引用f = outer(2)f()print f.__closure__ #函数属性__closure__存储了函数的环境变量 def entrance(func): x和y都是属于函数outer命名空间的,在inner中被引用,当outer函数退出后,outer的命名空间不存在了,但是inner依然维护了其定义时候对其外部变量x,y的连接。 程序输出: 2 [1, 2, 3] (, ) 装饰器是一个可调用对象(a callable),在Python中,函数是对象,当然也是可调用的,所以装饰器可以是一个函数,我们称其为函数装饰器。 复制代码 代码如下: def entrance(func): def inner(): print 'inside function :', func.__name__ func() return inner entrance是一个装饰器,它是一个函数,它可以接收一个函数func作为参数,返回了另一个函数inner。 那为什么叫装饰器了,在返回函数inner()的内部,调用了func(),而且还作了额外的操作,相当于“装饰”了函数func。 那如何使用装饰器? 复制代码 代码如下: def fun1(): pass fun1 = entrance(fun1) def fun2(): pass fun2 = entrance(fun2) fun1,fun2的名字都没有变,但是通过调用函数装饰器entrance(),它们已经指向了另一个函数inner(),“装饰了”自己。 @操作符 Python提供的@符号,实质上就是上面做的,对一个函数名进行从新赋值,是语法上的技巧。所以上面的代码等价于 复制代码 代码如下: @entrance def fun1(): pass @entrance def fun2(): pass 2. 装饰器的用途 从这个刻意构造的很简单的例子,可以看出装饰器的意义,如果一个函数需要一个功能,如果这个功能可以被使用在很多函数上,或是函数并不是自己实现,那可以写个装饰器来实现这些功能。 复制代码 代码如下: @entrance def fun3(x): pass 只要不调用fun3,这三行代码是不会让Python解释器报错的,因为我们已经知道,它等价于: 复制代码 代码如下: def fun3(x): pass fun3 = entrance(fun3) 我们定义了一个带参的函数fun3,然后把fun3指向了另一个函数inner(),当然不会有什么错。 但是,当我们使用fun3时,我们肯定会按照它定义时的样子去使用它,给它传入一个参数。 >>>fun3(1) 这里就会出错了,看看解释器怎么报错的 Traceback (most recent call last): 当然我们已经很容易知到为什么会这样报错了,fun3已经不是指向它定义时那个函数了,它现在指向了”inner()”,而inner是没有参数的,当然会出错。 3. 写个装饰器logger 一个函数被调用时,在日志里记录其名称和被调用的实际参数 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。 |
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