此系列文档:

1. 我终于弄懂了Python的装饰器(一)

2. 我终于弄懂了Python的装饰器(二)

3. 我终于弄懂了Python的装饰器(三)

4. 我终于弄懂了Python的装饰器(四)

二、装饰器的高级用法

将参数传递给装饰函数

#它不是黑魔法,只是给包装(wrapper)传递参数:

def a_decorator_passing_arguments(function_to_decorate):
def a_wrapper_accepting_arguments(arg1, arg2):
print("I got args! Look: {0}, {1}".format(arg1, arg2))
function_to_decorate(arg1, arg2)
return a_wrapper_accepting_arguments #因为当您调用装饰器返回的函数时,调用的包装器(wrapper),将参数传递给被包装器包装的函数 @a_decorator_passing_arguments
def print_full_name(first_name, last_name):
print("My name is {0} {1}".format(first_name, last_name)) print_full_name("Peter", "Venkman")
# 输出:
#I got args! Look: Peter Venkman
#My name is Peter Venkman

将参数传递给装饰器

关于将参数传递给装饰器本身,您怎么认为?

因为装饰器必须接受一个函数作为参数,所以这可能会有些别扭。

因此,您不能将装饰函数的参数直接传递给装饰器。

在寻求解决方案之前,让我们写一些提醒:

#装饰器是普通函数
def my_decorator(func):
print("I am an ordinary function")
def wrapper():
print("I am function returned by the decorator")
func()
return wrapper # 因此,你可以调用它,而不用 "@" def lazy_function():
print("zzzzzzzz") decorated_function = my_decorator(lazy_function)
#输出: I am an ordinary function # 它输出了 "I am an ordinary function", 因为你只是调用了装饰器,而没有调用函数:
# 这里没有什么神奇的地方,使用'@' @my_decorator
def lazy_function():
print("zzzzzzzz") #outputs: I am an ordinary function

结果一样。

my_decorator”被调用了。

因此,当您使用时@my_decorator,您要告诉Python,通过变量来调用my_decorator标记了的函数。

def decorator_maker():

    print("I make decorators! I am executed only once: "
"when you make me create a decorator.") def my_decorator(func): print("I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.") def wrapped():
print("I am the wrapper around the decorated function. "
"I am called when you call the decorated function. "
"As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.")
return func() print("As the decorator, I return the wrapped function.") return wrapped print("As a decorator maker, I return a decorator")
return my_decorator #让我们新建一个装饰器
new_decorator = decorator_maker()
#输出:
#I make decorators! I am executed only once: when you make me create a decorator.
#As a decorator maker, I return a decorator # 让我们装饰这个函数
def decorated_function():
print("I am the decorated function.") decorated_function = new_decorator(decorated_function)
#输出:
#I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.
#As the decorator, I return the wrapped function # 让我们调用这个函数
decorated_function() #输出:
#I am the wrapper around the decorated function. I am called when you call the decorated function.
#As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.
#I am the decorated function.

毫不奇怪,跟我们前边演示的内容一样。

让我们再做一次完全一样的事情,但是这次我们跳过所有讨厌的中间变量:

def decorated_function():
print("I am the decorated function.")
decorated_function = decorator_maker()(decorated_function)
#输出:
#I make decorators! I am executed only once: when you make me create a decorator.
#As a decorator maker, I return a decorator
#I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.
#As the decorator, I return the wrapped function. # Finally:
decorated_function()
#输出:
#I am the wrapper around the decorated function. I am called when you call the decorated function.
#As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.
#I am the decorated function.

让我们把它变的更精简:

@decorator_maker()
def decorated_function():
print("I am the decorated function.")
#输出:
#I make decorators! I am executed only once: when you make me create a decorator.
#As a decorator maker, I return a decorator
#I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.
#As the decorator, I return the wrapped function. #最终:
decorated_function()
#输出:
#I am the wrapper around the decorated function. I am called when you call the decorated function.
#As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.
#I am the decorated function.

嘿,你看到了吗?我们使用了带有“ @”语法的函数调用!

因此,回到带有参数的装饰器。

如果我们可以使用函数即时生成装饰器,则可以将参数传递给该函数,对吗?

def decorator_maker_with_arguments(decorator_arg1, decorator_arg2):

    print("I make decorators! And I accept arguments: {0}, {1}".format(decorator_arg1, decorator_arg2))

    def my_decorator(func):
#这里传递的参数是闭包的。
#如果您对封包感到不舒服,可以忽略这点。
print("I am the decorator. Somehow you passed me arguments: {0}, {1}".format(decorator_arg1, decorator_arg2)) #不要混淆装饰器参数和函数参数!
def wrapped(function_arg1, function_arg2) :
print("I am the wrapper around the decorated function.\n"
"I can access all the variables\n"
"\t- from the decorator: {0} {1}\n"
"\t- from the function call: {2} {3}\n"
"Then I can pass them to the decorated function"
.format(decorator_arg1, decorator_arg2,
function_arg1, function_arg2))
return func(function_arg1, function_arg2) return wrapped return my_decorator @decorator_maker_with_arguments("Leonard", "Sheldon")
def decorated_function_with_arguments(function_arg1, function_arg2):
print("I am the decorated function and only knows about my arguments: {0}"
" {1}".format(function_arg1, function_arg2)) decorated_function_with_arguments("Rajesh", "Howard")
#输出:
#I make decorators! And I accept arguments: Leonard Sheldon
#I am the decorator. Somehow you passed me arguments: Leonard Sheldon
#I am the wrapper around the decorated function.
#I can access all the variables
# - from the decorator: Leonard Sheldon
# - from the function call: Rajesh Howard
#Then I can pass them to the decorated function
#I am the decorated function and only knows about my arguments: Rajesh Howard

记住它:带参数的装饰器,可以将变量作为参数:

c1 = "Penny"
c2 = "Leslie" @decorator_maker_with_arguments("Leonard", c1)
def decorated_function_with_arguments(function_arg1, function_arg2):
print("I am the decorated function and only knows about my arguments:"
" {0} {1}".format(function_arg1, function_arg2)) decorated_function_with_arguments(c2, "Howard")
#输出:
#I make decorators! And I accept arguments: Leonard Penny
#I am the decorator. Somehow you passed me arguments: Leonard Penny
#I am the wrapper around the decorated function.
#I can access all the variables
# - from the decorator: Leonard Penny
# - from the function call: Leslie Howard
#Then I can pass them to the decorated function
#I am the decorated function and only know about my arguments: Leslie Howard

如您所见,您可以像任何函数传递参数一样传递参数给装饰器。

您甚至可以根据需要使用*args, **kwargs

但是请记住,装饰器被调用一次,仅在Python导入脚本时。之后,您将无法动态设置参数。

当您执行“ import x”时,该函数已经被修饰,因此您无法进行任何更改。

本文首发于BigYoung小站

我终于弄懂了Python的装饰器(二)的更多相关文章

  1. 我终于弄懂了Python的装饰器(一)

    此系列文档: 1. 我终于弄懂了Python的装饰器(一) 2. 我终于弄懂了Python的装饰器(二) 3. 我终于弄懂了Python的装饰器(三) 4. 我终于弄懂了Python的装饰器(四) 一 ...

  2. 我终于弄懂了Python的装饰器(四)

    此系列文档: 1. 我终于弄懂了Python的装饰器(一) 2. 我终于弄懂了Python的装饰器(二) 3. 我终于弄懂了Python的装饰器(三) 4. 我终于弄懂了Python的装饰器(四) 四 ...

  3. Python之装饰器(二)

    以前你有没有这样一段经历:很久之前你写过一个函数,现在你突然有了个想法就是你想看看,以前那个函数在你数据集上的运行时间是多少,这时候你可以修改之前代码为它加上计时的功能,但是这样的话是不是还要大体读读 ...

  4. 理解Python中的装饰器//这篇文章将python的装饰器来龙去脉说的很清楚,故转过来存档

    转自:http://www.cnblogs.com/rollenholt/archive/2012/05/02/2479833.html 这篇文章将python的装饰器来龙去脉说的很清楚,故转过来存档 ...

  5. 进阶Python:装饰器 全面详解

    进阶Python:装饰器 前言 前段时间我发了一篇讲解Python调试工具PySnooper的文章,在那篇文章开始一部分我简单的介绍了一下装饰器,文章发出之后有几位同学说"终于了解装饰器的用 ...

  6. Python各式装饰器

    Python装饰器,分两部分,一是装饰器本身的定义,一是被装饰器对象的定义. 一.函数式装饰器:装饰器本身是一个函数. 1.装饰函数:被装饰对象是一个函数 [1]装饰器无参数: a.被装饰对象无参数: ...

  7. Python札记 -- 装饰器补充

    本随笔是对Python札记 -- 装饰器的一些补充. 使用装饰器的时候,被装饰函数的一些属性会丢失,比如如下代码: #!/usr/bin/env python def deco(func): def ...

  8. python基础——装饰器

    python基础——装饰器 由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数. >>> def now(): ... print('2015-3-25 ...

  9. 【转】详解Python的装饰器

    原文链接:http://python.jobbole.com/86717/ Python中的装饰器是你进入Python大门的一道坎,不管你跨不跨过去它都在那里. 为什么需要装饰器 我们假设你的程序实现 ...

随机推荐

  1. Java基础?看完以后再也不惧怕面试了

    前言 这篇文章主要是Java基础部分,主要分为3个部分:Java集合.Java多线.JVM:这些东西帮助我面试成功率提升了很多.后面还有中间件Spring.Redis.RocketMQ等等吧,祝愿大家 ...

  2. api请求允许跨域的问题

    让api请求允许跨域 header("Access-Control-Allow-Origin:*");header('Access-Control-Allow-Credential ...

  3. python flask API 返回状态码

    @app.route('/dailyupdate', methods = ['POST','GET'])def dailyUpdate(): try: db=MySQLdb.connect(" ...

  4. Linux使用手册

    一.开关机 sync :把内存中的数据写到磁盘中(关机.重启前都需先执行sync) shutdown -rnow或reboot :立刻重启 shutdown -hnow :立刻关机 shutdown ...

  5. python批量发邮件

    如果有一天,老板过来给你一个很大的邮箱列表,要你给每个人发邮件,你该如何去做,最简单的就是写一个 python 程序 # coding:utf-8import smtplibfrom email.mi ...

  6. .Net Core基础的健康检查

    前言 健康检查能查看我们的应用程序当前是否是一个健康的运行状态.微软已经给我们提供了健康检查轮子,只需要简单的配置就能完成服务的状态检查.一起来实现一个最简单的健康检查吧. 开始 新建一个空的webA ...

  7. tensorflow-TFRecord 文件详解

    TFRecord 是 tensorflow 内置的文件格式,它是一种二进制文件,具有以下优点: 1. 统一各种输入文件的操作 2. 更好的利用内存,方便复制和移动 3. 将二进制数据和标签(label ...

  8. flex弹性布局及其属性

    CSS3 弹性盒子内容 弹性盒子由弹性容器(Flex container)和弹性子元素(Flex item)组成. 弹性容器通过设置 display 属性的值为 flex 或 inline-flex将 ...

  9. Python学习手册(第4版) - 专业程序员的养成完整版PDF免费下载_百度云盘

    Python学习手册(第4版) - 专业程序员的养成完整版PDF免费下载_百度云盘 提取码:g7v1 作者简介 作为全球Python培训界的领军人物,<Python学习手册:第4版>作者M ...

  10. 2020 最新 Kubernetes实战指南

    1.Kubernetes带来的变革   对于开发人员 由于公司业务多,开发环境.测试环境.预生产环境和生产环境都是隔离的,而且除了生产环境,为了节省成本,其他环境可能是没有日志收集的,在没有用k8s的 ...