python装饰器的深度探究

1.讲装饰器一般讲到这种代码就可以了,但这篇博客会介绍更多:

def deco(func):
    def wrapper():
        print("start")
        func() #调用函数
        print("end")
    return wrapper

@deco
def myfun():
    print "run"

myfun()

2.装饰任意参数的函数:

def deco(func):
    def warpper(*args,**kwargs):
        print("start")
        func(*args,**kwargs)
        print("end")
    return warpper

@deco
def myfun1(param1):
    print "run with param %s"%(param1)

装饰器会重写函数的名字和注释文档,@wraps(func)可以解决这个问题

from functools import wraps

def deco(func):
    @wraps(func)
    def warpper(*args,**kwargs):
        print("start")
        func(*args,**kwargs)
        print("end")
    return warpper

3.django自定义装饰器实现登录验证

def Check_Login(func):  #自定义登录验证装饰器
    def warpper(request,*args,**kwargs):
        is_login = request.session.get('IS_LOGIN', False)
        if is_login:
            func(request,*args,**kwargs)
        else:
            return HttpResponseRedirect("/polls/login_user")
    return warpper

def login_user(request):
    if request.method == 'POST':
        form = LoginForm(request.POST)
        if form.is_valid():
		    # 获取post数据，例如 {'username': u'yang1', 'password': 111}
            all_data = form.clean()
			u = all_data['Form_username']
			p = all_data['Form_password']
            exist = User.objects.filter(username = u,password = p).first()
            if exist:
                request.session['IS_LOGIN'] = True  #设置session的随机字段值
                request.session['uname'] = exist.username   #设置uname字段为登录用户
                return HttpResponseRedirect('/polls/home')
            else:
                return HttpResponse("账户或密码错误")
    else:
        form = LoginForm()
    return render(request, 'polls/login_user.html', {'form': form})

@Check_Login
def home(request):
        username = request.session.get('uname', False)   #获取登录用户名
        return render(request, 'polls/home.html', {'username': username})

4.带参数的装饰器

装饰器接受一个函数作为参数,这个毋庸置疑.但是有时候我们需要装饰器接受另外的参数,

此时需要再加一层函数,实际上是定义了一个生成装饰器的工厂函数,

调用它,搭配需要的参数,来返回合适的装饰器.

from functools import wraps

def logit(logfile='out.log'):
    def logging_decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapped_function(*args, **kwargs):
            log_string = func.__name__ + " was called"
            print(log_string)
            # 打开logfile，并写入内容
            with open(logfile, 'a') as opened_file:
                # 现在将日志打到指定的logfile
                opened_file.write(log_string + '\n')
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapped_function
    return logging_decorator

@logit()
def myfunc1():
    pass

5.装饰器类

比方说有时你只想打日志到一个文件;

而有时你想把引起你注意的问题发送到一个email,同时也保留日志,留个记录.

from functools import wraps

class logit(object):
    def __init__(self, logfile='out.log'):
        self.logfile = logfile

    def __call__(self, func):
        @wraps(func)
        def wrapped_function(*args, **kwargs):
            log_string = func.__name__ + " was called"
            print(log_string)
            # 打开logfile并写入
            with open(self.logfile, 'a') as opened_file:
                # 现在将日志打到指定的文件
                opened_file.write(log_string + '\n')
            # 现在,发送一个通知
            self.notify()
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapped_function

    def notify(self):
        # logit只打日志，不做别的
        pass

使用类装饰器主要依靠类的__call__方法,当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时,

就会调用此方法.这个实现有一个附加优势,在于比嵌套函数的方式更加整洁.

给 logit 创建子类,来添加 email 的功能:

class email_logit(logit):
    '''
    一个logit的实现版本，可以在函数调用时发送email给管理员
    '''
    def __init__(self, email='admin@myproject.com', *args, **kwargs):
        self.email = email
        super(email_logit, self).__init__(*args, **kwargs)

    def notify(self):
        # 发送一封email到self.email
        # 这里就不做实现了
        pass

从现在起,@email_logit将会和@logit产生同样的效果,

但是在打日志的基础上,还会多发送一封邮件给管理员.

6.装饰器的执行顺序总结

def decorator_a(func):
    print('Get in decorator_a')

    def inner_a(*args, **kwargs):
        print('Get in inner_a')
        return func(*args, **kwargs)
    return inner_a

def decorator_b(func):
    print('Get in decorator_b')

    def inner_b(*args, **kwargs):
        print('Get in inner_b')
        return func(*args, **kwargs)
    return inner_b

@decorator_a
@decorator_b
def f(x):
    print('Get in f')
    return x * 2
当你不调用就这么执行时,返回结果是:
Get in decorator_b
Get in decorator_a
当你调用了f(1),返回结果是:
Get in decorator_b
Get in decorator_a
Get in inner_a
Get in inner_b
Get in f

所以:定义过程是自下向上,执行顺序是自上向下.

还有一个<装饰器带类参数>,有点深,看不懂,用到的时候再研究.

参考地址:http://www.runoob.com/w3cnote/python-func-decorators.html

参考地址:https://www.cnblogs.com/honey-badger/p/8978168.html