import time

def test1():
  print "hello\n"
  print test1.__name__
def test2():
  print "hello\n"
  print test2.__name__
start = time.time()
test1()
end = time.time()
print "运行时间是:{}".format(end-start)
start = time.time()
test2()
end = time.time()
print "运行时间是:{}".format(end-start) 运行结果:
 

如上两段代码,我想计算方法的运行时间,这样写两次代码有点繁琐,而且观察每段代码都有重复的语句,print "hello\n",和后面的打印名字,那么,我们怎么写可以去掉方法冗余的代码?那么,就来介绍装饰器,首先,装饰器是在不改变源代码的基础上可以增加方法的功能。

首先python方法里面可以套方法,那么,我们可以装饰我们需要的方法。

import time

def decorate(func):
def function():
start = time.time()
func()
end = time.time()
print "运行时间是:{}".format(end - start)
function() def test1():
print "hello"
print test1.__name__ def test2():
print "hello"
print test1.__name__ decorate(test1)
decorate(test2) 执行结果:

首先,我们要的方法是一定要执行的,只是执行的方式变了,而是把它封装在了另一个方法中,将方法名字作为参数,传给封装的方法(decorate),在我们的方法(func)前后,填入我们想实现的功能的语句(start = time.time(), end = time.time(),print "运行时间是:{}".format(end - start)),这只是实现了方法封装的思路,具体还不是这样子写。

首先,对原函数做了包装并返回了另外一个函数,额外添加了一些功能.

代码的改写,首选用@语法糖,将装饰器名字写在方法上面,装饰器内部需要返回方法,而不是直接执行方法,这是最简单的装饰器。

import time
def decorate(func):
def function():
start = time.time()
func()
end = time.time()
print "运行时间是:{}".format(end - start)
return function def hello(func):
start = time.time()
func()
end = time.time()
print "运行时间是:{}".format(end - start) @decorate
def test1():
print "hello"
print test1.__name__ @decorate
def test2():
print "hello"
print test2.__name__ test1()
test2()

但是有一个问题,如果被装饰的函数需要传入参数,那么这个装饰器就坏了。因为返回的函数并不能接受参数,你可以指定装饰器函数function接受和原函数一样的参数,比如:

import time

def decorate(func):
def function(a,b):
start = time.time()
func(a,b)
end = time.time()
print "运行时间是:{}".format(end - start)
return function @decorate
def test2(a,b):
print "hello",a+b test2(3,7)

所以有一个问题,如果有的方法没有参数,有的方法有参数,有的方法参数数量不一致,类型不一致,难道要写很多个装饰器吗?python的语法很好的解决了这一个问题,那就是参数的处理,参数随着函数自已选择是不是有参。

import time

def hello(func):
start = time.time()
func()
end = time.time()
print "运行时间是:{}".format(end - start) def decorate(func):
def function(*args,**kwargs):
print func.__name__
start = time.time()
func(*args,**kwargs)
end = time.time()
print "运行时间是:{}".format(end - start)
return function @decorate
def test1():
print "hello" @decorate
def test2(a,b):
print "hello",a+b test2(3,7)
test1() 运行结果:

更高级的装饰器:带参数的装饰器

import time

def logging(level):
def decorate(func):
def function(*args, **kwargs):
print func.__name__,level
start = time.time()
func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print "运行时间是:{}".format(end - start)
return function
return decorate @logging(level='INFO') #等价于 logging(level='INFO')(test3)
def test3():
pass test3() 运行结果:

类构造器:要了解类构造器,首先要了解__call__这个函数

__call__()

Python中的函数是一级对象。这意味着Python中的函数的引用可以作为输入传递到其他的函数/方法中,并在其中被执行。 
而Python中类的实例(对象)可以被当做函数对待。也就是说,我们可以将它们作为输入传递到其他的函数/方法中并调用他们,正如我们调用一个正常的函数那样。而类中__call__()函数的意义正在于此。为了将一个类实例当做函数调用,我们需要在类中实现__call__()方法。也就是我们要在类中实现如下方法:def __call__(self, *args)。这个方法接受一定数量的变量作为输入。 
假设a是Class类的一个实例。那么调用a.__call__()等同于调用a()。这个实例本身在这里相当于一个函数。

比如:

class Class(object):

    def __call__(self, *args, **kwargs):
print "aa" a=Class()
a() 执行结果:
aa

我们可以让类的构造函数__init__()接受一个函数,然后重载__call__()并返回一个函数,也可以达到装饰器函数的效果。

class Class(object):

    def __init__(self,func):
self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs):
print "start"
self.func(*args, **kwargs)
     print "end"
@Class def Ctest(something): print "say",something Ctest("love")

执行结果:
start
say love
end

带参数的类装饰器:

class Class(object):

    def __init__(self,level):
self.level = level def __call__(self, func): #接受函数
def wrapper(*args, **kwargs):
print "start"
func(*args, **kwargs)
print "end"
return wrapper #返回函数 @Class(level="INFO")
def Ctest(something):
print "say",something Ctest("love") 执行结果:

start
say love
end

python 装饰器的应用的更多相关文章

  1. 关于python装饰器

    关于python装饰器,不是系统的介绍,只是说一下某些问题 1 首先了解变量作用于非常重要 2 其次要了解闭包 def logger(func): def inner(*args, **kwargs) ...

  2. python装饰器通俗易懂的解释!

    1.python装饰器 刚刚接触python的装饰器,简直懵逼了,直接不懂什么意思啊有木有,自己都忘了走了多少遍Debug,查了多少遍资料,猜有点点开始明白了.总结了一下解释得比较好的,通俗易懂的来说 ...

  3. Python 装饰器学习

    Python装饰器学习(九步入门)   这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖.多练习是好的学习方式. 第一步:最简单的函数,准备附加额外功能 1 2 3 4 5 6 7 8 # -*- c ...

  4. python 装饰器修改调整函数参数

    简单记录一下利用python装饰器来调整函数的方法.现在有个需求:参数line范围为1-16,要求把9-16的范围转化为1-8,即9对应1,10对应2,...,16对应8. 下面是例子: def fo ...

  5. python 装饰器学习(decorator)

    最近看到有个装饰器的例子,没看懂, #!/usr/bin/python class decorator(object): def __init__(self,f): print "initi ...

  6. Python装饰器详解

    python中的装饰器是一个用得非常多的东西,我们可以把一些特定的方法.通用的方法写成一个个装饰器,这就为调用这些方法提供一个非常大的便利,如此提高我们代码的可读性以及简洁性,以及可扩展性. 在学习p ...

  7. 关于python装饰器(Decorators)最底层理解的一句话

    一个decorator只是一个带有一个函数作为参数并返回一个替换函数的闭包. http://www.xxx.com/html/2016/pythonhexinbiancheng_0718/1044.h ...

  8. Python装饰器由浅入深

    装饰器的功能在很多语言中都有,名字也不尽相同,其实它体现的是一种设计模式,强调的是开放封闭原则,更多的用于后期功能升级而不是编写新的代码.装饰器不光能装饰函数,也能装饰其他的对象,比如类,但通常,我们 ...

  9. Python装饰器与面向切面编程

    今天来讨论一下装饰器.装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志.性能测试.事务处理等.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量函数中与函数 ...

  10. python装饰器方法

    前几天向几位新同事介绍项目,被问起了@login_required的实现,我说这是django框架提供的装饰器方法,验证用户是否登录,只要这样用就行了,因为自己不熟,并没有做过多解释. 今天查看dja ...

随机推荐

  1. mac 电脑 打开隐藏文件

    command +shift +. 第一次是打开,第二次是关闭

  2. 取得数据表中前N条记录,某列重复的话只取第一条记录

    项目需要筛选出不重复数据,以前没有做过,第一反应就是利用distinct处理,但是弄了好久也没搞出来,大家有知道的望告知下. 这次筛选没有使用distinct ,是利用group by ,利用id为唯 ...

  3. List接口方法

    package cn.zhou.com; /* * List?-------是啥? Collection 的一个子接口! * * 集合?容器? * * 区分容器,每个容器的数据结构不一样! * 集合, ...

  4. node.js 运行机制与简单使用

    一.hello world 1.引入 required 模块 2.创建服务器 3.接收请求与响应请求 var http = require('http'); // 载入http模块 http.crea ...

  5. CentOS安装、配置Nginx反向代理

    添加Nginx存储库 sudo yum install epel-release 安装Nginx sudo yum install nginx 启动Nginx sudo systemctl start ...

  6. Python中xlrd模块解析

    xlrd 导入模块 import xlrd 2.打开指定的excel文件,返回一个data对象 data = xlrd.open_workbook(file)                     ...

  7. UOJ #207. 共价大爷游长沙(LCT + 异或哈希)

    题目 维护一颗动态树,并维护一个点对集合 \(S\) . 动态查询一条边,是否被集合中所有点对构成的路径包含. \(n \le 100000, m \le 300000\) 题解 orz 前辈 毛爷爷 ...

  8. 自学Python3.3-函数分类(内置函数补充)

    自学Python之路-Python基础+模块+面向对象自学Python之路-Python网络编程自学Python之路-Python并发编程+数据库+前端自学Python之路-django 自学Pyth ...

  9. zabbix3.4.6之源码安装

    LAMP部署环境搭建: Linux+apache(httpd)+mysql(mariadb)+php: 版本要求:apache-1.3.12,mysql-5.0.3,php-5.4.0<http ...

  10. [luogu2446][bzoj2037][SDOI2008]Sue的小球【区间DP】

    分析 简单区间DP, 定义状态f[i][j][0/1]为取完i-j的小球最后取i/j上的小球所能获得的最大价值. 排序转移. ac代码 #include <bits/stdc++.h> # ...