사용 환경은 Python 3.6.8
什么是装饰器
要理解装饰器之前,我们需要了解什么是闭包函数。
闭包函数
我们简单写个demo
,再解释一下什么是闭包函数。
def exterFunc(x): def innerFunc(y): return x * y return innerFunc def main() -> None: f = exterFunc(6) result = f(5) print(result) if __name__ == '__main__': main()
可以看到,上述代码所示,所谓的闭包函数是指: 闭包函数是指在函数中再定义函数,内部函数可以访问外部的变量,在外部函数中,将内部函数作为返回值返回。
可以看到上述例子中,我们定义了exterFunc
的函数,它将接收一个形参x
,在exterFunc
函数中又中定义了innerFunc
,它也接收一个形参y
, 在innerFunc
函数中,返回x * y
,没错,内部函数可以访问外部函数传入的变量,最后将exterFunc
作为返回值返回,这就是闭包函数。
最简单的装饰器
装饰器是一种很特殊的函数,可以接收函数作为形参,且返回一个新的函数,在我们上一篇介绍生成器的时候,还记得我们使用memory_profiler
库来打印函数的内存运行情况么? 这就是用的装饰器。
我们可以写个最简单的例子,来阐述一下python
装饰器,即:
def foo(func): def wrapper(): print("装饰器开始运行了") func() print("装饰器结束运行了") return wrapper @foo def sayHello(): print("hello pdudo in juejin") def main() -> None: sayHello() if __name__ == '__main__': main()
上面代码,我们定义了一个装饰器foo
,foo
需要传入一个函数, foo
内部有一个函数wrapper
。这样的函数中包函数,我们将其称之为闭包函数,后面会介绍闭包函数。言归正传,在wrapper
函数中,我们可以在运行func
函数的时候,再其执行前后语句。
需要调用装饰器的时候,只需要@
加上函数名称即可。
为什么需要装饰器
要解释这个问题,我们可以看来了解下,装饰器解决了一些什么问题:
解决代码重复性,对于经常需要实现类似的功能而言,可以将该功能抽离出来,作为装饰器来调用,从而避免代码重复。
增强代码可读性,在不修改原始代码的前提下,可以利用装饰器在函数前后增加代码,例如 处理异常、记录日志等等,可以利用装饰器将附加功能和函数主要功能分开,增加代码可读性。
说了那么多,我们来列举一个最简单的例子,利用装饰器打印一下函数的运行时间。
import time def getExecTimers(func): def wrapper(): startTimes = time.time() func() endTimes = time.time() print("函数运行时间: " , endTimes - startTimes ,"s") return wrapper @getExecTimers def testFunc(): print("开始执行函数") time.sleep(5) print("函数执行结束") def main() -> None: testFunc() if __name__ == '__main__': main()
这个装饰器,会记录函数的运行时间。可以看到,我们为这个函数增加了一个附属功能,但是又没有修改到原始函数。
上述案例,应该可以证明为什么需要使用装饰器了。
装饰器用法
上述我们讨论了最简单的装饰器写法,并且写了一个小功能,即打印函数的运行时间。接下来,我们要看下装饰器的其他写法。
不是用语法糖调用
还记得上面我们调用装饰器,是使用的@
+装饰器名称么? 其实这是python
的语法糖,如果不是用语法糖的话,应该是这样来使用的:
def foo(func): def wrapper(): print("装饰器开始运行了") func() print("装饰器结束运行了") return wrapper def sayHello(): print("hello pdudo in juejin") def main() -> None: f1 = sayHello f2 = foo(f1) f2() if __name__ == '__main__': main()
完整的写法应该如下代码所示,这是一个完整的闭包调用逻辑。
f1 = sayHello f2 = foo(f1) f2()
而在函数前加上@
+装饰器名称, 是一种python
的语法糖
带参数的装饰器
这里要做一个铺垫,在python
中,有2个特殊的变量,分别为*args
和**kwargs
,都是用来处理不定量参数的,分别代表的含义为:
*args
: 将会将参数打包为元组**kwargs
: 将会打包字典传递给函数
def foo(func): def wrapper(*args,**kwargs): print("装饰器开始运行了") print("装饰器捕获到的参数: " ,args,**kwargs) func(*args,**kwargs) print("装饰器结束运行了") return wrapper @foo def sayHello(a,b,c,dicts): print("传入的参数: " , a,b,c) print("传入的参数: " , dicts) def main() -> None: sayHello(1,2,3,{"name":"juejin"}) if __name__ == '__main__': main()
在装饰器中,若我们要给函数传递参数,是需要先将参数传递给装饰器,而在装饰器中接收后再进行传递的,所以代码才会是这样的:
def foo(func): def wrapper(*args,**kwargs): print("装饰器开始运行了") print("装饰器捕获到的参数: " ,args,**kwargs) func(*args,**kwargs) print("装饰器结束运行了")
首先,我们在做传递调用的时候,wrapper
应该调用形参来接收,接收后,再进行传递给函数func
.
위 내용은 Python의 데코레이터란 무엇이며 어떻게 사용하나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.

numpyissentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, memory-efficiency 및 comperniveMathematicaticaltions

contiguousUousUousUlorAllocationScrucialForraysbecauseItAllowsOfficationAndFastElementAccess.1) ItenableSconstantTimeAccess, o (1), DuetodirectAddressCalculation.2) Itimprovesceeffiency theMultipleementFetchespercacheline.3) Itsimplififiesmomorym

slicepaythonlistisdoneusingthesyntaxlist [start : step : step] .here'showitworks : 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelemement.3) stepisincrementbetwetweentractionsoftortionsoflists

NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

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