Python中强大的装饰器Decorators的工作原理

今天就跟大家聊聊有关Python中强大的装饰器Decorators的工作原理,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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这篇文章主要介绍 decorator(装饰器),在开始介绍 decorator 前,要先有一个观念,就是在 python 中,函数是对象,可以将它们分配给变量和传递给其他函数并从其他函数返回,可以在其他函数中定义函数,并且子功能可以捕获父功能的本地状态。

demo1.py

def f1():
   print("f1")


def register(func):
   func()


register(f1)

装饰器就是站在这个基础上去延伸出来的。接著来说说什麽时候要用装饰器,装饰器最主要的目的是在不破坏 function(函数) 或 class(类) 的情况下,去扩充目标 function 或 class 的功能。例如,logging、计算 function or class 执行的时间、权限等等。

如果大家有兴趣,可以再去查查 AOP ( Aspect Oriented Programming ),中文翻成 面向切面。

有了这个装饰器,我们就可以将大量的程式码抽出来( 与函数本身无关的部分 ),将这些 code 写到装饰器中 ( 可以重复使用 ),程式码也不会变得很乱。

说穿了,就是在现在的功能上,可以加上额外的功能 ( 重点是不破坏原有的 code )。

举个例子,今天我想要记录 f1() 的 logging,我们可能这样写,

( 正常来说,应该要使用 logging 这个 module,但这边简单用 print 代替就好 ????)

def f1():
   print("f1")
   print("logging - f1 is running")

f1()

这样写看似没有问题,但如果你今天 f2() f3() f4() 都需要纪录呢 ❓

这样要每一个都写一样的 code ❓

我们能不能把它抽出来 ❓ 而这个东西,就是专门处理 logging 的,

答案当然是可以的????

def my_logging(func):
   print('logging - {} is running'.format(func.__name__))
   func()


def f1():
   print("f1")


my_logging(f1)

功能实现了,看似很美好,如果有其他的需要加上 logging,使用 my_logging(f2) 即可。但这方法其实有一些问题,问题点在每次都要呼叫 my_logging,而且也要将 f1 当成参数传递,比较好的方法应该是维持 f1 为主要业务逻辑,而不是像现在变成 my_logging 为主要业务逻辑,也就是说,现在的状况破坏了原有代码的结构。所以更好的方法,就是使用装饰器 ( 我们终于谈到主角了????),来看一个简单的装饰器。

def my_logging(func):
   def wrapper():
       print('logging - {} is running'.format(func.__name__))
       func()  # run func()  Equivalent run f1()

   return wrapper


def f1():
   print("f1")


f1 = my_logging(f1)  # Equivalent -> f1 = wrapper
f1()  # Equivalent -> f1() = wrapper()

my_logging 就是一个装饰器,把真正的业务逻辑 func 包在里面,看起来就像是 func 被 my_logging 装饰了一样,所以顾名思义,称为装饰器。在这个范例中,函数的进入和退出时,都可以加上东西,这种方式也称为 AOP ( Aspect Oriented Programming )。接下来要来谈谈 @ 这个符号,你可以把他想成是一种语法的符号。

def my_logging(func):
   def wrapper():
       print('logging - {} is running'.format(func.__name__))
       func()  # run func()  Equivalent run f1()

   return wrapper


@my_logging
def f1():
   print("f1")


f1()

当有了 @ 这个语法的帮忙,就可以将 f1 = my_logging(f1) 省略,直接使用 f1() 即可。

看完上述内容,你们对Python中强大的装饰器Decorators的工作原理有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。


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