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The content of this article is about the understanding of python decorators. It has a certain reference value. Now I share it with you. Friends in need can refer to it
Core: Functions are "variables"
Definition: The essence is a function, which is to add additional functions to other functions
Principle:
1. Do not modify the source code of the original function
2. Do not modify the calling method of the original function
Higher-order function nested function=>Decorator
#### 第一波 #### def foo(): print 'foo' foo #表示是函数 foo() #表示执行foo函数 #### 第二波 #### def foo(): print 'foo' foo = lambda x: x + 1 foo() # 执行下面的lambda表达式,而不再是原来的foo函数,因为函数 foo 被重新定义了
The start-up company has N business departments and 1 basic platform department. The basic platform is responsible for providing underlying functions, such as: Database operations, redis calls, monitoring API and other functions. When business departments use basic functions, they only need to call the functions provided by the basic platform. As follows:
############### 基础平台提供的功能如下 ############### def f1(): print 'f1' def f2(): print 'f2' def f3(): print 'f3' def f4(): print 'f4' ############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ############### f1() f2() f3() f4() ############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ############### f1() f2() f3() f4()
The company is currently proceeding in an orderly manner. However, in the past, developers of the basic platform did not pay attention to verification-related issues when writing code, namely: the provision of the basic platform The functionality can be used by anyone. Now it is necessary to reconstruct all functions of the basic platform and add a verification mechanism for all functions provided by the platform, that is, verify before executing the function.
The boss gave the job to Low B. Here is what he did:
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Low B was fired that day...
The boss gives the job to Low BB, here’s what he does:
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############### 基础平台提供的功能如下 ############### def f1(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 print 'f1'def f2(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 print 'f2'def f3(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 print 'f3'def f4(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 print 'f4'############### 业务部门不变 ############### ### 业务部门A 调用基础平台提供的功能### f1() f2() f3() f4()### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ### f1() f2() f3() f4()
过了一周 Low BB 被开除了...
老大把工作交给 Low BBB,他是这么做的:
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############### 基础平台提供的功能如下 ############### def check_login(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 passdef f1(): check_login() print 'f1'def f2(): check_login() print 'f2'def f3(): check_login() print 'f3'def f4(): check_login() print 'f4'
老大看了下Low BBB 的实现,嘴角漏出了一丝的欣慰的笑,语重心长的跟Low BBB聊了个天:
老大说:
写代码要遵循开发封闭原则,虽然在这个原则是用的面向对象开发,但是也适用于函数式编程,简单来说,它规定已经实现的功能代码不允许被修改,但可以被扩展,即:
封闭:已实现的功能代码块
开放:对扩展开发
如果将开放封闭原则应用在上述需求中,那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码,老板就给了Low BBB一个实现方案:
def w1(func): def inner(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func() return inner @w1 def f1(): print 'f1' @w1 def f2(): print 'f2' @w1 def f3(): print 'f3' @w1 def f4(): print 'f4'
对于上述代码,也是仅仅对基础平台的代码进行修改,就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作,并且其他业务部门无需做任何操作。
Low BBB心惊胆战的问了下,这段代码的内部执行原理是什么呢?
老大正要生气,突然Low BBB的手机掉到地上,恰恰屏保就是Low BBB的女友照片,老大一看一紧一抖,喜笑颜开,交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了:
单独以f1为例:
def w1(func): def inner(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func() return inner @w1 def f1(): print 'f1'
当写完这段代码后(函数未被执行、未被执行、未被执行),python解释器就会从上到下解释代码,步骤如下:
def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
@w1
没错,从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码,因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。
从表面上看解释器着实会执行这两句,但是 @w1 这一句代码里却有大文章,@函数名 是python的一种语法糖。
如上例@w1内部会执行一下操作:
执行w1函数,并将 @w1 下面的 函数 作为w1函数的参数,即:@w1 等价于 w1(f1)
所以,内部就会去执行:
def inner:
#验证
return f1() # func是参数,此时 func 等于 f1
return inner # 返回的 inner,inner代表的是函数,非执行函数
其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中
将执行完的 w1 函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名
w1函数的返回值是:
def inner:
#验证
return 原来f1() # 此处的 f1 表示原来的f1函数
然后,将此返回值再重新赋值给 f1,即:
新f1 = def inner:
#验证
return 原来f1()
所以,以后业务部门想要执行 f1 函数时,就会执行 新f1 函数,在 新f1 函数内部先执行验证,再执行原来的f1函数,然后将 原来f1 函数的返回值 返回给了业务调用者。
如此一来, 即执行了验证的功能,又执行了原来f1函数的内容,并将原f1函数返回值 返回给业务调用着
Low BBB 你明白了吗?要是没明白的话,我晚上去你家帮你解决吧!!!
先把上述流程看懂,之后还会继续更新...
问题:被装饰的函数如果有参数呢?
def w1(func): def inner(arg): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(arg) return inner @w1def f1(arg): print 'f1'
def w1(func): def inner(arg1,arg2): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(arg1,arg2) return inner @w1def f1(arg1,arg2): print 'f1'
def w1(func): def inner(arg1,arg2,arg3): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(arg1,arg2,arg3) return inner @w1def f1(arg1,arg2,arg3): print 'f1'
问题:可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器?
def w1(func): def inner(*args,**kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(*args,**kwargs) return inner @w1 def f1(arg1,arg2,arg3): print 'f1'
问题:一个函数可以被多个装饰器装饰吗?
def w1(func): def inner(*args,**kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(*args,**kwargs) return inner def w2(func): def inner(*args,**kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(*args,**kwargs) return inner @w1 @w2 def f1(arg1,arg2,arg3): print 'f1'
问题:还有什么更吊的装饰器吗?
#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 def Before(request,kargs): print 'before' def After(request,kargs): print 'after' def Filter(before_func,after_func): def outer(main_func): def wrapper(request,kargs): before_result = before_func(request,kargs) if(before_result != None): return before_result; main_result = main_func(request,kargs) if(main_result != None): return main_result; after_result = after_func(request,kargs) if(after_result != None): return after_result; return wrapper return outer @Filter(Before, After) def Index(request,kargs): print 'index'
上述的装饰器虽然已经完成了其应有的功能,即:装饰器内的函数代指了原函数,注意其只是代指而非相等,原函数的元信息没有被赋值到装饰器函数内部。例如:函数的注释信息
def outer(func): def inner(*args, **kwargs): print(inner.__doc__) # None return func() return inner @outerdef function(): """ asdfasd :return: """ print('func')
如果使用@functools.wraps装饰装饰器内的函数,那么就会代指元信息和函数。
def outer(func): @functools.wraps(func) def inner(*args, **kwargs): print(inner.__doc__) # None return func() return inner @outerdef function(): """ asdfasd :return: """ print('func')
The above is the detailed content of Understanding python decorators. For more information, please follow other related articles on the PHP Chinese website!