本文实例讲述了Python装饰器原理与简单用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
今天整理装饰器，内嵌的装饰器、让装饰器带参数等多种形式，非常复杂，让人头疼不已。但是突然间发现了装饰器的奥秘，原来如此简单。。。。
第一步 ：从最简单的例子开始
# -*- coding:gbk -*-'''示例1: 使用语法糖@来装饰函数，相当于"myfunc = deco(myfunc)"但发现新函数只在第一次被调用，且原函数多调用了一次'''def deco(func): print("before myfunc() called.") func() print(" after myfunc() called.") return func@decodef myfunc(): print(" myfunc() called.")myfunc()myfunc()
这是一个最简单的装饰器的例子，但是这里有一个问题，就是当我们两次调用myfunc()的时候，发现装饰器函数只被调用了一次。为什么会这样呢？要解释这个就要给出破解装饰器的关键钥匙了。
这里@deco这一句，和myfunc = deco(myfunc)其实是完全等价的，只不过是换了一种写法而已
一定要记住上面这句！！！！
好了，从现在开始，只需要做替换操作就可以了。
将@deco 替换为 myfunc = deco(myfunc)
程序首先调用deco(myfunc)，得到的返回结果赋值给了myfunc （注意：在Python中函数名只是个指向函数首地址的函数指针而已）
而deco(myfunc)的返回值就是函数myfunc()的地址
这样其实myfunc 没有变化，也就是说，最后的两次myfunc()函数调用，其实都没有执行到deco()。
有同学就问了，明明打印了deco()函数里面的内容啊，怎么说没有调用到呢。这位同学一看就是没有注意听讲，那一次打印是在@deco 这一句被执行的。大家亲自动手试一下就会发现" myfunc() called." 这句打印输出了三次。多的那次就是@deco这里输出的，因为@deco 等价于myfunc = deco(myfunc)，这里已经调用了deco()函数了。
第二步 ：确保装饰器被调用
怎么解决装饰器没有被调用的问题呢
# -*- coding:gbk -*-'''示例2: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用，内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象'''def deco(func): def _deco(): print("before myfunc() called.") func() print(" after myfunc() called.") # 不需要返回func，实际上应返回原函数的返回值 return _deco@decodef myfunc(): print(" myfunc() called.") return 'ok'myfunc()myfunc()
这里其实不需要我解释了，还是按照第一步中的方法做替换就可以了。还是啰嗦几句吧。。
@deco 替换为 myfunc = deco(myfunc)
程序首先调用deco(myfunc)，得到的返回结果赋值给了myfunc ，这样myfunc 就变成了指向函数_deco()的指针
以后的myfunc()，其实是调用_deco()
第三步 ：对带参数的函数进行装饰
破案过程和第一步、第二步完全一致，不再重复了
# -*- coding:gbk -*-'''示例5: 对带参数的函数进行装饰，内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象'''def deco(func): def _deco(a, b): print("before myfunc() called.") ret = func(a, b) print(" after myfunc() called. result: %s" % ret) return ret return _deco@decodef myfunc(a, b): print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b)) return a + bmyfunc(1, 2)myfunc(3, 4)
第四步 ：让装饰器带参数
# -*- coding:gbk -*-'''示例7: 在示例4的基础上，让装饰器带参数，和上一示例相比在外层多了一层包装。装饰函数名实际上应更有意义些'''def deco(arg): def _deco(func): def __deco(): print("before %s called [%s]." % (func.__name__, arg)) func() print(" after %s called [%s]." % (func.__name__, arg)) return __deco return _deco@deco("mymodule")def myfunc(): print(" myfunc() called.")@deco("module2")def myfunc2(): print(" myfunc2() called.")myfunc()myfunc2()
这种带参数的装饰器怎么解释呢。其实是一样的，还是我们的替换操作
@deco("mymodule")替换为myfunc = deco("mymodule")(myfunc )
注意啊，这里deco后面跟了两个括号。
有同学要问了，这是什么意思？
其实很简单，先执行deco("mymodule")，返回结果为_deco
再执行_deco(myfunc)，得到的返回结果为__deco
所以myfunc = __deco
破案！
更多关于Python相关内容可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
您可能感兴趣的文章:
- Python 3.7新功能之dataclass装饰器详解
- python装饰器深入学习
- python如何定义带参数的装饰器
- Python装饰器用法实例总结
- 快速了解Python中的装饰器
- Python中的各种装饰器详解
- 深入理解python中的闭包和装饰器
- Python装饰器的函数式编程详解
- 详解Python中的装饰器、闭包和functools的教程
- 巧用Python装饰器 免去调用父类构造函数的麻烦
- Python装饰器原理与用法分析
