Python的修饰器@

本网站用的阿里云ECS,推荐大家用。自己搞个学习研究也不错

修饰器是一个很著名的时机模式,经常用于有切面需求的场景,如插入日志、性能测试、事务处理等。修饰器能够很好地解决这些问题,有了修饰器我们能抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续使用。也就是说,修饰器的作用就是为已经存在的函数对象添加额外的功能。

1.修饰器入门:

1.1.需求的由来:

修饰器的定义很抽象,先来看一个例子:

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def foo():
    print "in foo()"
      
foo()

这个函数的功能是打印出一窜字符窜。如果想要测试执行这个函数用了多长时间,我们可以这样做:

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import time
def foo():
    start = time.clock()
    print "in foo()"
    end = time.clock()
    print "used:",end-start
      
foo()

这样能够很好的达到目的。但是想测试一个模块的所有函数的执行时间呢,就得把所有函数中都加入如上时间差的计算方法,这样不太现实。

1.2.以不变应万变

为了不改变原来的函数,我们可以定义一个函数timeit,将foo()的引用传递给他,然后在timeit中调用fool并进行计时,这样我们就不用修改foo函数而达到目的了。

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import time
  
def foo():
    print "in foo()"
      
def timeit(func):
    start = time.clock()
    func()
    end = time.clock()
    print "used:",end - start
      
timeit(foo)

这样看上去逻辑没有问题,而且可以正常的工作。但却修改了调用部分的代码,原本是foo()调用,现在却成了timeit(foo),如果foo在很多处都被调用了,就需要在很多处修改代码。

 

1.3最大限度的少改动

如果不改动调用的代码,也就意味着调用foo()需要产生timeit(foo)的效果。我们可以这样做,把timeit(foo)的返回值付给foo,然后直接调用foo(),就不用修改源代码了。

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import time
  
def foo():
    print "in foo()"
      
def timeit(func):
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end = time.clock()
        print "used:",end - start
      
    return wrapper
      
foo = timeit(foo)
foo()

这样,我们只需在定义foo以后和调用foo之前,加上foo=timeit(foo),就可以达到目的了。这就是修饰器,看起来像foo被timeit修饰了。

 

2.正规的��饰器

上面的代码,看似没法再精简了,python于是提供了一个特殊的语法来降低字符输入量:

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import time
  
def timeit(func):
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end = time.clock()
        print "used:",end - start
          
    return wrapper
      
@timeit
def foo():
    print "in foo()"
      
foo()

在第12行的@timeit,效果和foo=timeit(foo)一样,而且看上去更有修饰器的感觉。

这就是Python中修饰器的原理

CentOS上源码安装Python3.4  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/111870.htm

《Python核心编程 第二版》.(Wesley J. Chun ).[高清PDF中文版] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85425.htm

《Python开发技术详解》.( 周伟,宗杰).[高清PDF扫描版+随书视频+代码] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92693.htm

Python脚本获取Linux系统信息 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88531.htm

Ubuntu下用Python搭建桌面算法交易研究环境 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92534.htm

Python 语言的发展简史 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107206.htm

Python 的详细介绍请点这里
Python 的下载地址请点这里

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