少劳多得
Decorator 与 Python 之前引入的元编程抽象有着某些共同之处:即使没有这些技术,您也一样可以实现它们所提供的功能。正如 Michele Simionato 和我在 可爱的 Python 专栏的早期文章 中指出的那样,即使在 Python 1.5 中,也可以实现 Python 类的创建,而不需要使用 “元类” 挂钩。
Decorator 根本上的平庸与之非常类似。Decorator 所实现的功能就是修改紧接 Decorator 之后定义的函数和方法。这总是可能的,但这种功能主要是由 Python 2.2 中引入的 classmethod() 和 staticmethod() 内置函数驱动的。在旧式风格中,您可以调用 classmethod(),如下所示:
清单 1. 典型的 “旧式” classmethod
class C: def foo(cls, y): print "classmethod", cls, y foo = classmethod(foo)
虽然 classmethod() 是内置函数,但并无独特之处;您也可以使用自己的方法转换函数。例如:
清单 2. 典型的 “旧式” 方法的转换
def enhanced(meth): def new(self, y): print "I am enhanced" return meth(self, y) return new class C: def bar(self, x): print "some method says:", x bar = enhanced(bar)
decorator 所做的一切就是使您避免重复使用方法名,并且将 decorator 放在方法定义中第一处提及其名称的地方。例如:
清单 3. 典型的 “旧式” classmethod
class C: @classmethod def foo(cls, y): print "classmethod", cls, y @enhanced def bar(self, x): print "some method says:", x
decorator 也可以用于正则函数,采用的是与类中的方法相同的方式。令人惊奇的是,这一切是如此简单(严格来说,甚至有些不必要),只需要对语法进行简单修改,所有东西就可以工作得更好,并且使得程序的论证更加轻松。通过在方法定义的函数之前列出多个 decorator,即可将 decorator 链接在一起;良好的判断可以有助于防止将过多 decorator 链接在一起,不过有时候将几个 decorator 链接在一起是有意义的:
清单 4. 链接 decorator
@synchronized @logging def myfunc(arg1, arg2, ...): # ...do something # decorators are equivalent to ending with: # myfunc = synchronized(logging(myfunc)) # Nested in that declaration order
Decorator 只是一个语法糖,如果您过于急切,那么它就会使您搬起石头砸了自己的脚。decorator 其实就是一个至少具有一个参数的函数 —— 程序员要负责确保 decorator 的返回内容仍然是一个有意义的函数或方法,并且实现了原函数为使连接有用而做的事情。例如,下面就是 decorator 两个不正确的用法:
清单 5. 没有返回函数的错误 decorator
>>> def spamdef(fn): ... print "spam, spam, spam" ... >>> @spamdef ... def useful(a, b): ... print a**2 + b**2 ... spam, spam, spam >>> useful(3, 4) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in ? TypeError: 'NoneType' object is not callable
decorator 可能会返回一个函数,但这个函数与未修饰的函数之间不存在有意义的关联:
清单 6. 忽略传入函数的 decorator
>>> def spamrun(fn): ... def sayspam(*args): ... print "spam, spam, spam" ... return sayspam ... >>> @spamrun ... def useful(a, b): ... print a**2 + b**2 ... >>> useful(3,4) spam, spam, spam
最后,一个表现更良好的 decorator 可以在某些方面增强或修改未修饰函数的操作:
清单 7. 修改未修饰函数行为的 decorator
>>> def addspam(fn): ... def new(*args): ... print "spam, spam, spam" ... return fn(*args) ... return new ... >>> @addspam ... def useful(a, b): ... print a**2 + b**2 ... >>> useful(3,4) spam, spam, spam 25
您可能会质疑,useful() 到底有多么有用?addspam() 真的是那样出色的增强 吗?但这种机制至少符合您通常能在有用的 decorator 中看到的那种模式。
高级抽象简介
根据我的经验,元类应用最多的场合就是在类实例化之后对类中的方法进行修改。decorator 目前并不允许您修改类实例化本身,但是它们可以修改依附于类的方法。这并不能让您在实例化过程中动态添加或删除方法或类属性,但是它让这些方法可以在运行时根据环境的条件来变更其行为。现在从技术上来说,decorator 是在运行 class 语句时应用的,对于顶级类来说,它更接近于 “编译时” 而非 “运行时”。但是安排 decorator 的运行时决策与创建类工厂一样简单。例如:
清单 8. 健壮但却深度嵌套的 decorator
def arg_sayer(what): def what_sayer(meth): def new(self, *args, **kws): print what return meth(self, *args, **kws) return new return what_sayer

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。

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学习Python所需时间因人而异,主要受之前的编程经验、学习动机、学习资源和方法及学习节奏的影响。设定现实的学习目标并通过实践项目学习效果最佳。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

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Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。


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