包含python类装饰函数的词条

Python笔记：Python装饰器

装饰器是通过装饰器函数修改原函数的一些功能而不需要修改原函数，在很多场景可以用到它，比如① 执行某个测试用例之前，判断是否需要登录或者执行某些特定操作；② 统计某个函数的执行时间；③ 判断输入合法性等。合理使用装饰器可以极大地提高程序的可读性以及运行效率。本文将介绍Python装饰器的使用方法。

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python装饰器可以定义如下：

输出：

python解释器将test_decorator函数作为参数传递给my_decorator函数，并指向了内部函数 wrapper()，内部函数 wrapper() 又会调用原函数 test_decorator()，所以decorator()的执行会先打印'this is wrapper'，然后打印'hello world'， test_decorator()执行完成后，打印 'bye' ，*args和**kwargs，表示接受任意数量和类型的参数。

装饰器 my_decorator() 把真正需要执行的函数 test_decorator() 包裹在其中，并且改变了它的行为，但是原函数 test_decorator() 不变。

一般使用如下形式使用装饰器：

@my_decorator就相当于 decorator = my_decorator(test_decorator) 语句。

内置装饰器@functools.wrap可用于保留原函数的元信息（将原函数的元信息，拷贝到对应的装饰器函数里）。先来看看没有使用functools的情况：

输出：

从上面的输出可以看出test_decorator() 函数被装饰以后元信息被wrapper() 函数取代了，可以使用@functools.wrap装饰器保留原函数的元信息：

输出：

装饰器可以接受自定义参数。比如定义一个参数来设置装饰器内部函数的执行次数：

输出：

Python 支持多个装饰器嵌套：

装饰的过程：

顺序从里到外：

test_decorator('hello world') 执行顺序和装饰的过程相反。

输出：

类也可以作为装饰器，类装饰器主要依赖__call__()方法，是python中所有能被调用的对象具有的内置方法（python魔术方法），每当调用一个类的实例时，__call__()就会被执行一次。

下面的类装饰器实现统计函数执行次数：

输出：

下面介绍两种装饰器使用场景

统计函数执行所花费的时间

输出：

在使用某些web服务时，需要先判断用户是否登录，如果没有登录就跳转到登录页面或者提示用户登录：

--THE END--

关于python装饰器的问题

装饰器函数参数要传函数，而不是字符串。

装饰器函数特点:

1，参数为函数对象

2，使用内部函数

3，返回函数对象

在你的代码中:

装饰器函数是arg_func(sex)

内部函数是func1()

被装饰函数是man()和woman()

所以代码要改成:

def arg_func(sex):

def func1():

sex()

if(sex.__name__=='man'):

print("you can 't")

if(sex.__name__=='woman'):

print("you can")

return func1

@arg_func

def man():

print('good good study')

@arg_func

def woman():

print('good good study')

man()

woman()

PS:装饰器就是为了简化代码，增加可读性，方便团队开发，在不修改原函数代码的前提下，通过封装修改功能，而@修饰就是为了通过原函数名调用时，不直接执行原函数，而是把原函数传递到装饰器函数，通过内部函数(闭包)来调用原函数。这样好处，就是统一调用方式。

什么是Python装饰器

装饰器(decorator)是Python中的高级语法。装饰的意思就是动态扩展被装饰对象的功能。装饰器可以用于装饰函数、方法和类。

一 嵌套函数

# 定义一个外层函数def foo(): # 定义了一个内部函数 def bar(): print("hello world")

函数bar是一个定义在foo函数内部的函数。

Python中的函数是支持嵌套的，也就是可以在一个函数内部再定义一个函数。

然后，我们还知道函数是可以当作变量的，于是我们就可以在foo函数中把定义的这个bar函数返回。就像下面这样：

# 定义一个外层函数def foo(): # 定义了一个内层函数 def bar(): print("hello world") return

barfunc = foo()func() # func -- bar，这里执行func其实就相当于执行了在foo函数内部定义的bar函数

二 闭包形态1

# 闭包形态1def foo(): name = "Andy" # 外部函数的局部变量 # 定义了一个内部函数 def bar():

print(name) # 虽然bar函数中没有定义name变量，但是它可以访问外部函数的局部变量name return barfunc =

foo()func() # func -- bar -- 除了是一个函数，还包含一个值(它外层函数的局部变量)的引用

三 闭包形态2

# 闭包形态2def foo(name): # 给一个函数传参也相当于给函数定义了一个局部变量 # 定义了一个内部函数 def bar():

print(name) # 内部函数同样可以获取到传到外部函数的变量(参数) return barfunc = foo("Andy") #

把“Andy”当成参数传入foo函数 -- 其内部定义的bar函数也能拿到这个“Andy”func() # func -- bar --

除了是一个函数，还包含一个值(它外层函数的参数)的引用

四 装饰器形态1

# 还是定义一个外层函数def foo(name): # 我接收的参数是一个函数名 # 定义了一个内部函数 def bar():

print("这是新功能。。。") # 新功能 name() # 函数名加()就相当于执行-- 我传进来原函数的函数名，这里就相当于执行了原函数

return bar# 定义一个被装饰的函数def f1(): print("hello world.") # 用foo函数装饰f1函数f1 =

foo(f1)# 不改变f1的调用方式f1() # -- 此时函数已经扩展了新功能

五 装饰器形态2

# 还是定义一个外层函数def foo(name): # 接收的参数是一个函数名 # 定义了一个内部函数 def bar():

print("这是新功能。。。") # 新功能 name() # 函数名加()就相当于执行-- 传进来原函数的函数名，这里就相当于执行了原函数

return bar# 定义一个被装饰的函数# 用foo函数装饰f1函数@foo # 使用f1 =

foo(f1)语法装饰的话稍显啰嗦，Python就提供了@语法，让装饰过程更简便def f1(): print("hello world.") #

不改变f1的调用方式f1() # -- 此时函数已经扩展了新功能。

python装饰器使用

装饰器是从英文decorator翻译过来的，从字面上来看就是对某个东西进行修饰，增强被修饰物的功能，下面我们对装饰器做下简单介绍。

一、怎么编写装饰器

装饰器的实现很简单，本质是一个可调用对象，可以是函数、方法、对象等，它既可以装饰函数也可以装饰类和方法，为了简单说明问题，我们实现一个函数装饰器，如下代码：

有了这个装饰器，我们就可以打印出什么时候开始和结束调用函数，对于排查函数的调用链非常方便。

二、带参数的装饰器

上面的例子无论什么时候调用sum都会输出信息，如果我们需要按需输出信息怎么实现呢，这时就要用到带参数的装饰器了，如下代码：

对sum使用装饰器时没有参数，这时debug为0，所以调用sum时不会输出函数调用相关信息。

对multi使用装饰器时有参数，这时debug为1，所以调用multi时会输出函数调用相关信息。

三、函数名字问题

当我们打印被装饰后的函数名字时，不知道大家有没发现输出的不是函数本身的名字，如下代码会输出‘wrap’而不是‘sum’：

有时这种表现并不是我们想要的，我们希望被装饰后的函数名字还是函数本身，那要怎么实现呢？很简单，只需要引入functools.wraps即可，如下代码就会输出‘sum’了：

看完后是不是觉得python装饰器很简单，只要了解它的本质，怎么写都行，有好多种玩法呢。

python类装饰器详解

简言之，打个比方，我写了一个python的插件，提供给用户使用，但是在使用的过程中我添加了一些功能，可是又不希望用户改变调用的方式，那么该怎么办呢？这个时候就用到了装饰器。

python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数，这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。一般而言，我们要想拓展原来函数代码，比较直接的办法就是侵入代码里面修改。

而且装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多小白来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，不懂就太说不过去啦。

讲完装饰器，相信大家对于Python的发展前景也比较感兴趣，随着人工智能的发展，Python作为人工智能的首选语言，自然也是发展得如火如荼。现在入行，肯定是一个好时机！