实际开发过程当中可能要对某些方法或者流程做出改进,添加监控,添加日志记录等
所以我们要去改动已有的代码,自己的或者别人的,但改动后测试不周会引发不可控的异常,aop 模式解决了这类问题
引发重复代码大量积累,装饰器解决了些类问题

1:基础篇

import functools

#采用functools.wraps的目的是为了使装饰器返回的类型始终是func的类型,否则将返回嵌套高阶函数的中的类型,例如返回的是wraper
#采用参数*args ,**kw是解决函数多参数的问题
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print 'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)
return wrapper #修饰器参数的情况
def logger(pram):
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print 'call %s(): and parsms is %s' %(func.__name__,pram);
return func(*args, **kw);
return wrapper;
return log; @log
def showMesage(name,age):
print("my name is {0} and my age is {1}".format(name,age)); @logger("hello")
def getMessage(name,age):
print("my name is {0} and my age is {1}".format(name,age)); #添加多个修饰器来拓展所需的功能
@log
@logger("hello15466")
def recieveMessage(name,age):
print("my name is {0} and my age is {1}".format(name,age)); if __name__=='__main__':
showMesage("ddd",21);
getMessage("aaa",43);
recieveMessage("ccc",34);

2:通过一个实用性的示例来继续描述下装饰器的使用场景,这次我将装饰器提取到类中,需要调用的地方通过类的引用来调取

下面这个示例演示的是一个监控程序运行时间的,如下:

一: 建立一个监控类[monitor.py]:

import functools;
import time; class monitor:
@staticmethod
def startmonitor():
return time.clock(); @staticmethod
def endmonitor():
return time.clock(); def listener(listen):
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
startime=listen.startmonitor();
f=func(*args, **kw);
endtime=listen.endmonitor();
print("total time is {0}".format(startime-endtime));
return f;
return wrapper;
return log;

二:在需要使用的地方来调用监控

from  monitor import  *;

@listener(monitor)
def getinfo():
print("hello ,welcome!"); if __name__=="__main__":
getinfo();

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