1、装饰器基础介绍
1.1 何为Python中的装饰器?
Python中装饰器的定义以及用途:
装饰器是一种特殊的函数,它可以接受一个函数作为参数,并返回一个新的函数。装饰器可以用来修改或增强函数的行为,而不需要修改函数本身的代码。在Python中,装饰器通常用于实现AOP(面向切面编程),例如日志记录、性能分析、缓存等。装饰器的语法使用@符号,将装饰器函数放在被装饰函数的定义之前
学过设计模式的朋友都知道,设计模式的结构型模式中也有一个叫装饰器模式,那这个和Python中的装饰器有什么不同呢?
设计模式中的装饰器的定义以及用途:
设计模式中的装饰器是一种结构型模式,它可以在不改变原对象的情况下,为对象添加额外的功能。装饰器模式通常用于在运行时动态地为对象添加功能,而不是在编译时静态地为对象添加功能。装饰器模式通常涉及到多个对象之间的协作,而不是单个函数或对象。
因此,Python中的装饰器和设计模式中的装饰器虽然名称相同,但是它们的实现方式和应用场景有很大的不同。
1.2 闭包
那Python种的装饰器是怎么实现的呢?先不用着急,我们先来一起学习学习Python中的闭包。
那什么叫做闭包呢?
闭包是指一个函数和它所在的环境变量的组合,即在函数内部定义的函数可以访问外部函数的变量和参数,即使外部函数已经返回。闭包可以用来实现函数式编程中的柯里化、惰性求值、函数组合等高级特性。
看着上面的文字,是不是感觉有点抽象。我说一说我对闭包的理解
闭包是由外部函数和内部函数,内部函数引用到了外部函数定义的变量,外部函数的返回值是内部函数的函数名。对于这样的函数,我们就称为闭包。
好像也有点抽象,我们来看一断代码,就能够理解上面的话了。
def my_decorator(): # my_decorator 这个就叫做外部函数
a = 1
def inner(): # inner 这个叫做内部函数
print(a) # 内部函数引用到了外部函数中定义的变量
return inner # 外部函数的返回值是内部函数名
2、函数装饰器的实现
上面讲解了装饰器的定义、用途,还有闭包,那怎么去实现一个装饰器呢?不急,接下来我们一起来学习如何实现装饰器。
装饰器不是说可以不改变一个函数源代码的基础上,给这个函数添加额外的功能吗?那怎么做呢?
接下来,我们就一起实现一个装饰器,来计算函数的执行时间。Let‘s go!
2.1 不使用@实现装饰器
首先,使用闭包定义一个统计函数执行时间的功能。
def process_time(func):
def inner(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
ret = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print("函数的执行时间为:%d" % (end_time-start_time))
return ret
return inner
接下来定义一个函数,使用比较来计算函数的执行时间。
import time
def process_time(func):
def inner(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
ret = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print("函数的执行时间为:%d" % (end_time-start_time))
return ret
return inner
def test(sleep_time):
time.sleep(sleep_time)
t1 = process_time(test)
t1(1)
print("------------")
t1(2)
执行结果:
函数的执行时间为:1
------------
函数的执行时间为:2
通过上面的代码,我们观察到,我们并没有修改test
函数的源代码,依旧给test
函数添加上了统计函数执行时间的功能。
Python中实现上述功能,有更加优雅的方式。下面,我们就一起来看看如何实现的。
2.2 Python中使用语法糖的装饰器(推荐使用)
import time
def process_time(func):
def inner(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
ret = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print("函数的执行时间为:%d" % (end_time-start_time))
return ret
return inner
@process_time
def test(sleep_time):
time.sleep(sleep_time)
test(1)
print("------------")
test(2)
执行结果:
函数的执行时间为:1
------------
函数的执行时间为:2
观察上面的代码变动,发现只有很少的部分修改了。
1、test
函数上面添加了一行@process_time
。
2、test
函数的调用方式发生了改变。
其他的并没有发生变化,整个代码看起来也更加清爽了。
提示:
当使用@装饰器时,会自动执行 闭包中的外部函数内容。这个可以自行验证。
当使用@装饰器时,Python解释器为我们做了什么?
当使用@装饰器时,Python解释器会将被装饰的函数作为参数传递给装饰器函数,并将其返回值作为新的函数对象替换原来的函数对象。这样,每次调用被装饰的函数时,实际上是调用了装饰器函数返回的新函数对象。
Python 装饰器 @ 实际上是一种语法糖,它可以让我们在不改变原函数代码的情况下,对函数进行扩展或修改。当我们使用 @ 装饰器时,实际上是将被装饰函数作为参数传递给装饰器函数,然后将装饰器函数的返回值赋值给原函数名。因此,@ 装饰器并不会进行内存拷贝。
通过下面的函数,可以得知,inner
和test
函数指向的是同一个内存地址。
import time
def process_time(func):
print("func id --->", id(func))
def inner(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
ret = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print("函数的执行时间为:%d" % (end_time - start_time))
return ret
print("inner id --->", id(inner))
return inner
@process_time
def test(sleep_time):
print("test func id --->", id(test))
time.sleep(sleep_time)
print("test id --->", id(test))
执行结果:
func id ---> 4312377952
inner id ---> 4313983008
test id ---> 4313983008
使用语法糖时,Python解释器底层为我们做了这样的处理。
2.3 多个装饰器的执行顺序
上面的两个例子,都只有一个装饰器,是不是Python只能写一个装饰器呢。其实不是的。主要是为了讲解简单。接下来,我们一起来看看,多个装饰器的执行顺序。
def outer_1(func):
print("coming outer_1")
def inner_1():
print("coming inner_1")
func()
return inner_1
def outer_2(func):
print("coming outer_2")
def inner_2():
print("coming inner_2")
func()
return inner_2
def outer_3(func):
print("coming outer_3")
def inner_3():
print("coming inner_3")
func()
return inner_3
@outer_1
@outer_2
@outer_3
def test():
print("coming test")
test()
执行结果:
coming outer_3
coming outer_2
coming outer_1
coming inner_1
coming inner_2
coming inner_3
coming test
outer_3 -> outer_2 -> outer_1 -> inner_1 -> inner_2 -> inner_3 -> 被装饰函数
从上面的执行结果,可以得出如下结论:
使用多个装饰器装饰函数时,
外部函数的执行顺序是从下到上的。
内部函数的执行顺序是从下往上的。
多个装饰器装饰函数时,Python解释器底层做了啥
通过下面这段代码验证
def outer_1(func):
print("coming outer_1, func id -->", id(func))
def inner_1():
print("coming inner_1")
func()
print("inner_1 id -->", id(inner_1))
return inner_1
def outer_2(func):
print("coming outer_2, func id -->", id(func))
def inner_2():
print("coming inner_2")
func()
print("inner_2 id -->", id(inner_2))
return inner_2
def outer_3(func):
print("coming outer_3, func id -->", id(func))
def inner_3():
print("coming inner_3")
func()
print("inner_3 id -->", id(inner_3))
return inner_3
@outer_1
@outer_2
@outer_3
def test():
print("coming test")
test()
执行结果:
coming outer_3, func id --> 4389102784
inner_3 id --> 4389102928
coming outer_2, func id --> 4389102928
inner_2 id --> 4389103072
coming outer_1, func id --> 4389103072
inner_1 id --> 4389103216
coming inner_1
coming inner_2
coming inner_3
coming test
2.4 带参数的装饰器
该如何实现带参数的装饰器呢,其实原理一样的,我们再定义一个外层函数,外层函数的返回值是内存函数的名称,即引用。
下面我们来看一个例子:
def is_process(flag):
def outer_1(func):
print("coming outer_1, func id -->", id(func))
def inner_1():
print("coming inner_1")
if flag:
func()
print("inner_1 id -->", id(inner_1))
return inner_1
return outer_1
@is_process(True)
def test():
print("coming test")
test()
注意:
- 我们装饰函数时,装饰器的写法不同了,变成了
@is_process(True)
,这里是调用了is_process
这个函数
3、函数装饰器的注意点(wraps函数)
猜一猜下面函数会输出什么?
def outer_1(func):
def inner_1():
print("inner_1, func __name__", func.__name__)
print("inner_1, func __doc__", func.__doc__)
func()
return inner_1
@outer_1
def test():
"""this is test"""
print("outer_1, func __name__", test.__name__)
print("outer_1, func __doc__", test.__doc__)
test()
函数执行结果:
inner_1, func __name__ test
inner_1, func __doc__ this is test
test, test __name__ inner_1
test, test __doc__ None
注意到没,在test函数体内打印函数的 __name__、__doc__
属性,居然变成内部函数的了。
这个是为什么呢?
Python装饰器在装饰函数时,会将原函数的函数名、文档字符串、参数列表等属性复制到装饰器函数中,但是装饰器函数并不会复制原函数的所有属性。例如,原函数的name属性、doc属性、module属性等都不会被复制到装饰器函数中。
为了避免这种情况,可以使用functools库中的wraps装饰器来保留原来函数对象的属性。wraps装饰器可以将原来函数对象的属性复制到新的函数对象中,从而避免属性丢失的问题。
from functools import wraps
def outer_1(func):
@wraps(func)
def inner_1():
print("inner_1, func __name__", func.__name__)
print("inner_1, func __doc__", func.__doc__)
func()
return inner_1
@outer_1
def test():
"""this is test"""
print("test, test __name__", test.__name__)
print("test, test __doc__", test.__doc__)
test()
执行结果:
inner_1, func __name__ test
inner_1, func __doc__ this is test
test, test __name__ test
test, test __doc__ this is test
4、类装饰器
上面我们都是使用的函数来实现装饰器的功能,那可不可以用类来实现装饰器的功能呢?我们知道函数实现装饰器的原理是外部函数的参数是被装饰的函数,外部函数返回内部函数的名称。内部函数中去执行被装饰的函数。
那么其实类也是可以用来实现装饰器的,因为当我们为 类 定义了 __call__
方法时,这个类就成了可调用对象,实例化后可直接调用。
class ProcessTime:
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("call")
p = ProcessTime()
p()
4.1 类装饰器的实现
import time
class ProcessTime:
def __init__(self, func):
print("coming ProcessTime __init__")
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
start_time = time.time()
print("coming ProcessTime __call__, id(self.func) -->", id(self.func))
ret = self.func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print("ProcessTime 函数的执行时间为:%d" % (end_time - start_time))
return ret
@ProcessTime
def test(sleep_time):
time.sleep(sleep_time)
return "tet"
test(1)
执行结果:
coming ProcessTime __init__
coming ProcessTime __call__, id(self.func) --> 4488922160
ProcessTime 函数的执行时间为:1
通过上面的执行结果,我们可以得到,@ProcessTime
的作用是 test = ProcessTime(test)
。又因为 ProcessTime
定义了__call__
方法,是可调用对象,所以可以像函数那样直接调用实例化ProcessTime
后的对象。
这里可以验证,通过注释掉装饰器,手动初始化ProcessTime
类。得到的结果是一样的。
# @ProcessTime
def test(sleep_time):
time.sleep(sleep_time)
return "tet"
test = ProcessTime(test)
test(1)
4.2 多个类装饰器的执行顺序
多个类装饰器的执行顺序是怎么样的呢,这里我们也通过代码来进行验证。
import time
class ProcessTime:
def __init__(self, func):
print("coming ProcessTime __init__", id(self))
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
start_time = time.time()
print("coming ProcessTime __call__, id(self.func) -->", id(self.func))
ret = self.func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print("ProcessTime 函数的执行时间为:%d" % (end_time - start_time))
return ret
class ProcessTime2:
def __init__(self, func):
print("coming ProcessTime2 __init__", id(self))
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
start_time = time.time()
print("coming ProcessTime2 __call__, id(self.func) -->", id(self.func))
ret = self.func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print("ProcessTime2 函数的执行时间为:%d" % (end_time - start_time))
return ret
@ProcessTime
@ProcessTime2
def test(sleep_time):
time.sleep(sleep_time)
return "tet"
# test = ProcessTime2(test)
# test = ProcessTime(test)
t = test(1)
执行结果:
coming ProcessTime2 __init__ 4472235104
coming ProcessTime __init__ 4473162672
coming ProcessTime __call__, id(self.func) --> 4472235104
coming ProcessTime2 __call__, id(self.func) --> 4471735344
ProcessTime2 函数的执行时间为:1
ProcessTime 函数的执行时间为:1
从上面的结果,我们得到,执行顺序是:
ProcessTime2 中的__init__
-> ProcessTime 中的__init__
-> ProcessTime 中的__call__
-> ProcessTime2 中的__call__
特别注意:
ProcessTime 中的__call__
中的代码并不会执行完后再去执行ProcessTime2 中的__call__
,而是在调用ret = self.func(*args, **kwargs)
方法后,就回去执行ProcessTime2 中的__call__
的代码。
4.3 类装饰器存在的问题
其实,类装饰器也存在和函数装饰器一样的问题。它会覆盖原函数的元数据信息,例如函数名、文档字符串、参数列表等。这可能会导致一些问题,例如调试时无法正确显示函数名、文档生成工具无法正确生成文档等。
import time
from functools import wraps
class ProcessTime:
def __init__(self, func):
print("coming ProcessTime __init__", id(self))
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
start_time = time.time()
print("coming ProcessTime __call__, id(self.func) -->", id(self.func))
ret = self.func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print("ProcessTime 函数的执行时间为:%d" % (end_time - start_time))
return ret
@ProcessTime
def test(sleep_time):
"tets"
print("test.__doc__", test.__doc__)
# print(test.__name__) --> 报错,AttributeError: 'ProcessTime' object has no attribute '__name__'
time.sleep(sleep_time)
return "tet"
t = test(1)
那类装饰器该如何解决呢?
我现在还不知道该如何处理,如果有知道的朋友,请不吝赐教,十分感谢!!
5、多个装饰器的执行顺序总结
其实,我觉得不用特别的去记多个装饰器的执行顺序是如何的,我们最重要的是理解到装饰器的执行逻辑是如何的。函数装饰器和类装饰器的初始化顺序都是一样的:从靠近被装饰的函数开始执行初始化操作。把这个核心原理理解到后,多个装饰器的执行顺序在使用的时候,就很容易得到了。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-415153.html
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