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这有一份Python官方的装饰器实例列表,你可以在里边看到装饰器的各种妙用:PythonDecoratorLibrary,基本上你差不多能想到的都有了。差不多有这么几类:
1. 注入参数(提供默认参数,生成参数)
2. 记录函数行为(日志、缓存、计时什么的)
3. 预处理/后处理(配置上下文什么的)
4. 修改调用时的上下文(线程异步或者并行,类方法)
装饰器其实也就是一个函数,一个用来包装函数的函数,返回一个修改之后的函数对象。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功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲,装 饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。
首先来看看一个小例子:
<span class="k">def</span> <span class="nf">alan</span><span class="p">():</span>
<span class="k">print</span><span class="p">(</span><span class="s">'alan speaking'</span><span class="p">)</span>
分享一篇我的笔记:Python装饰器笔记(知乎这里排版我排的不好,有意仔细看的可以点前面的链接跳转到简书)============
一.函数装饰器
1.从Python内层函数说起
首先我们来探讨一下这篇文章所讲的内容Inner Functions - What Are They Good For?(中文版)
使用内层函数的三个好处- 封装
- 贯彻DRY原则
- 闭包和工厂函数
1.封装
<span class="k">def</span> <span class="nf">outer</span><span class="p">(</span><span class="n">num1</span><span class="p">):</span>
<span class="k">def</span> <span class="nf">inner_increment</span><span class="p">(</span><span class="n">num1</span><span class="p">):</span> <span class="c"># hidden from outer code</span>
<span class="k">return</span> <span class="n">num1</span> <span class="o">+</span> <span class="mi">1</span>
<span class="n">num2</span> <span class="o">=</span> <span class="n">inner_increment</span><span class="p">(</span><span class="n">num1</span><span class="p">)</span>
<span class="k">print</span><span class="p">(</span><span class="n">num1</span><span class="p">,</span> <span class="n">num2</span><span class="p">)</span>
<span class="n">inner_increment</span><span class="p">(</span><span class="mi">10</span><span class="p">)</span> <span class="err">#不能正确运行</span>
<span class="c"># outer(10) #可以正常运行</span>
再你想改变一个已有函数的功能的时候可以用。 可以添加功能在调用函数之前和之后,这样就可以生成一个基于之前函数的新函数例如:
def addOne(func):
def wraper(*args,**kwargs):
saySmthing = "Result :"
return saySmthing +" "+ str(func(*args,**kwargs))
return wraper
@addOne
def func(a,b):
return a+b
print(func(10,20))
偷懒的时候。装饰器很容易在某个流程中注入一些代码(类似aop),可以集中控制原有函数或者类的行为,可以方便的做全局单例,异常处理等。 说其中一个吧
@classmethod
修饰类成员函数,修饰后类似C++的类全局函数,可以不实例化对象就可调用。
装饰器是在Python 2.4中加入的,它使得函数和方法封装(接收一个函数并返回增强版本的一个函数)更容易阅读和理解。原始的使用场景是可以将方法在定义的首部将其定义为类的方法或静态方法。
常见的装饰器模式包括:
- 参数检查;
- 缓存;
- 代理;
- 上下文提供者。
Python高级编程 (豆瓣) P37-46
如果你不想看英文文档的话,可以看看这本书。 举个实际的例子:PyQt中绑定事件和事件处理程序的时候
@QtCore.pyqtSlot()
def on_btnOpen_clicked(self):
pass
这样就不用显示的connect了 看一下flask框架。装饰器用的飞起。特别是请求路由。 就像作战里的辅助军一样。正规军干活,辅助军搞点边角料工作。跟你程序逻辑相关部分的放在正规军函数里。而有些辅助逻辑跟主要逻辑无关,又具有很高的重复性,放在主要函数里面会觉得不清晰。做成装饰器,用起来美观大方,符合python的美学。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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