Python学习—装饰器的力量
@dec
def func(): pass
在进行装饰器的介绍之前,我们必须先明确几个概念和原则:
def foo(): print("foo函数被运行了!")
#如果就这么样,foo里的语句是不会被执行的。
#程序只是简单的将定义代码块读入内存中。
# foo() 只有调用了,才会执行
def foo(): print("我是上面的函数定义!")foo()def foo(): print("我是下面的函数定义!")foo()
#----------------
#执行结果:
我是上面的函数定义!
我是下面的函数定义!
def outer(func): def inner(): print("我是内层函数!") return innerdef foo(): print("我是原始函数!")outer(foo)
outer(foo())
运行结果如下:
D:\anaconda3\python.exe D:/pythonProject/明日科技网络爬虫/aiohttp复现.py
我是原始函数!Process finished with exit code 0
-
函数名:foo、outer、inner
-
函数体:函数的整个代码结构
-
返回值:return后面的表达式
-
函数的内存地址:id(foo)、id(outer)等等
-
函数名加括号:对函数进行调用,比如foo()、outer(foo)
-
函数名作为参数:outer(foo)中的foo本身是个函数,但作为参数被传递给了outer函数
-
函数名加括号被当做参数:其实就是先调用函数,再将它的返回值当做别的函数的参数,例如outer(foo())
-
返回函数名:return inner
-
返回函数名加括号:return inner(),其实就是先执行inner函数,再将其返回值作为别的函数的返回值。
如果你能理解函数也是一个对象,就能很容易地理解上面的概念。
有了这些基本的概念,我们就可以通过一个实例来讲解Python中装饰器的作用了。
下例是针对函数的装饰器。
虚拟场景
# 基础平台部门开发了上百个函数API
def f1(): print("业务部门1的数据接口......")
def f2(): print("业务部门2的数据接口......")
def f3(): print("业务部门3的数据接口......")
def f100(): print("业务部门100的数据接口......")
#各部门分别调用自己需要的API
f1()
f2()
f3()
f100()
运行结果如下:
D:\anaconda3\python.exe D:/pythonProject/明日科技网络爬虫/aiohttp复现.py
业务部门1的数据接口......
业务部门2的数据接口......
业务部门3的数据接口......
业务部门100的数据接口......Process finished with exit code 0
公司还在创业初期时,基础平台部就开发了这些函数。由于各种原因,比如时间紧,比如人手不足,比如架构缺陷,比如考虑不周等等,没有为函数的调用进行安全认证。现在,公司发展壮大了,不能再像初创时期的“草台班子”一样将就下去了,基础平台部主管决定弥补这个缺陷,于是(纯属虚构场景):
第一天:主管叫来了一个运维工程师,工程师跑上跑下逐个部门进行通知,让他们在代码里加上认证功能,然后,当天他被开除了。
第二天:主管又叫来了一个运维工程师,工程师用shell写了个复杂的脚本,勉强实现了功能。但他很快就回去接着做运维了,不会开发的运维不是好运维…
第三天:主管叫来了一个python自动化开发工程师。哥们是这么干的,只对基础平台的代码进行重构,让N个业务部门无需做任何修改。这哥们很快也被开了,连运维也没得做。
def f1(): #加入认证程序代码 print("业务部门1数据接口......")
def f2(): # 加入认证程序代码 print("业务部门2数据接口......")
def f3(): # 加入认证程序代码 print("业务部门3数据接口......")
def f100(): #加入认证程序代码 print("业务部门100数据接口......")
#各部门分别调用
f1()
f2()
f3()
f100()
第四天:主管又换了个开发工程师。他是这么干的:定义个认证函数,在原来其他的函数中调用它,代码如下。
def login(): print("认证成功!")
def f1(): login() print("业务部门1数据接口......")
def f2(): login() print("业务部门2数据接口......")
def f3(): login() print("业务部门3数据接口......")
def f100(): login() print("业务部门100数据接口......")
#各部门分别调用
f1()
f2()
f3()
f100()
但是主管依然不满意,不过这一次他解释了为什么。主管说:写代码要遵循开放封闭原则,简单来说,已经实现的功能代码内部不允许被修改,但外部可以被扩展。如果将开放封闭原则应用在上面的需求中,那么就是不允许在函数f1 、f2、f3…f100的内部进行代码修改,但是可以在外部对它们进行扩展。
第五天:已经没有时间让主管找别人来干这活了,他决定亲自上阵,使用装饰器完成这一任务,并且打算在函数执行后再增加个日志功能。主管的代码如下:
def outer(func): def inner(): print("认证成功!") result = func() print("日志添加成功") return result return inner
@outerdef
f1(): print("业务部门1数据接口......")
@outerdef
f2(): print("业务部门2数据接口......")@outer
def f3(): print("业务部门3数据接口......")
@outer
def f100(): print("业务部门100数据接口......")
#各部门分别调用
f1()
f2()
f3()
af100()
使用装饰器@outer,也是仅需对基础平台的代码进行拓展,就可以实现在其他部门调用函数API之前都进行认证操作,在操作结束后保存日志,并且其他业务部门无需对他们自己的代码做任何修改,调用方式也不用变。
装饰器机制分析
下面以f1函数为例,对装饰器的运行机制进行分析:
def outer(func): def inner(): print("认证成功!") result = func() print("日志添加成功") return result return inner@outerdef f1(): print("业务部门1数据接口......")
-
程序开始运行,从上往下解释,读到def outer(func):的时候,发现这是个“一等公民”函数,于是把函数体加载到内存里,然后过。
-
读到@outer的时候,程序被@这个语法糖吸引住了,知道这是个装饰器,按规矩要立即执行的,于是程序开始运行@后面那个名字outer所定义的函数。
-
程序返回到outer函数,开始执行装饰器的语法规则。规则是:**被装饰的函数的名字会被当作参数传递给装饰函数。**装饰函数执行它自己内部的代码后,会将它的返回值赋值给被装饰的函数。原来的f1函数被当做参数传递给了func,而f1这个函数名之后会指向inner函数。
注意:@outer和@outer()有区别,没有括号时,outer函数依然会被执行,这和传统的用括号才能调用函数不同,需要特别注意!
另外,是f1这个函数名(而不是f1()这样被调用后)当做参数传递给装饰函数outer,也就是:func = f1,@outer等于outer(f1),实际上传递了f1的函数体,而不是执行f1后的返回值。
还有,outer函数return的是inner这个函数名,而不是inner()这样被调用后的返回值。
4.程序开始执行outer函数内部的内容,一开始它又碰到了一个函数inner,inner函数定义块被程序观察到后不会立刻执行,而是读入内存中(这是默认规则)。
5.再往下,碰到return inner,返回值是个函数名,并且这个函数名会被赋值给f1这个被装饰的函数,也就是f1 = inner。根据前面的知识,我们知道,此时f1函数被新的函数inner覆盖了(实际上是f1这个函数名更改成指向inner这个函数名指向的函数体内存地址,f1不再指向它原来的函数体的内存地址),再往后调用f1的时候将执行inner函数内的代码,而不是先前的函数体。那么先前的函数体去哪了?还记得我们将f1当做参数传递给func这个形参么?func这个变量保存了老的函数在内存中的地址,通过它就可以执行老的函数体,你能在inner函数里看到result = func()这句代码,它就是这么干的!
6.接下来,还没有结束。当业务部门,依然通过f1()的方式调用f1函数时,执行的就不再是旧的f1函数的代码,而是inner函数的代码。在本例中,它首先会打印个“认证成功”的提示,很显然你可以换成任意的代码,这只是个示例;然后,它会执行func函数并将返回值赋值给变量result,这个func函数就是旧的f1函数;接着,它又打印了“日志保存”的提示,这也只是个示例,可以换成任何你想要的;最后返回result这个变量。我们在业务部门的代码上可以用r = f1()的方式接受result的值。
7.以上流程走完后,你应该看出来了,在没有对业务部门的代码和接口调用方式做任何修改的同时,也没有对基础平台部原有的代码做内部修改,仅仅是添加了一个装饰函数,就实现了我们的需求,在函数调用前进行认证,调用后写入日志。这就是装饰器的最大作用。
那么为什么我们要搞一个outer函数一个inner函数这么复杂呢?一层函数不行吗?
答:请注意,@outer这句代码在程序执行到这里的时候就会自动执行outer函数内部的代码,如果不封装一下,在业务部门还未进行调用的时候,就执行了,这和初衷不符。当然,如果你对这个有需求也不是不行。请看下面的例子,它只有一层函数。
def outer(func): print("认证成功!") result = func() print("日志添加成功") return result@outerdef f1(): print("业务部门1数据接口......")# 业务部门并没有调用f1函数------------------------------------------
执行结果:
认证成功!
业务部门1数据接口......
日志添加成功
看见了吗?我们只是定义好了装饰器,业务部门还没有调用f1函数呢,程序就把工作全做了。这就是为什么要封装一层函数的原因。
细心的同学可能已经发现了,上面的例子中,f1函数没有参数,在实际情况中肯定会需要参数的,函数的参数怎么传递的呢?
def outer(func): def inner(username): print("认证成功!") result = func(username) print("日志添加成功") return result return inner@outerdef f1(name): print("%s 正在连接业务部门1数据接口......"%name)# 调用方法
f1("jack")
在inner函数的定义部分也加上一个参数,调用func函数的时候传递这个参数,很好理解吧?可问题又来了,那么另外一个部门调用的f2有2个参数呢?f3有3个参数呢?你怎么传递?很简单,我们有*args和**kwargs嘛!号称“万能参数”!简单修改一下上面的代码:
def outer(func): def inner(*args, **kwargs): print("认证成功!") result = func(*args, **kwargs) print("日志添加成功") return result return inner@outerdef f1(name,age): print("%s 正在连接业务部门1数据接口......" %name)
# 调用方法
f1("老王", 58)
运行结果如如下:
D:\anaconda3\python.exe D:/pythonProject/明日科技网络爬虫/aiohttp复现.py
认证成功!
老王 正在连接业务部门1数据接口......
日志添加成功Process finished with exit code 0
介绍到这里,装饰器的基本概念和初级使用方法,你应该有了一定的了解了。那么进一步思考一下,一个函数可以被多个函数装饰吗?可以的!看下面的例子!
def outer1(func): def inner(*args,**kwargs): print("认证成功!") result = func(*args,**kwargs) print("日志添加成功") return result return innerdef outer2(func): def inner(*args,**kwargs): print("一条欢迎信息。。。") result = func(*args,**kwargs) print("一条欢送信息。。。") return result return inner@outer1
@outer2
def f1(name,age): print("%s 正在连接业务部门1数据接口......"%name)# 调用方法
f1("老王", 58)
运行结果如下:
D:\anaconda3\python.exe D:/pythonProject/明日科技网络爬虫/aiohttp复现.py
认证成功!
一条欢迎信息。。。
老王 正在连接业务部门1数据接口......
一条欢送信息。。。
日志添加成功Process finished with exit code 0
更更进一步,装饰器自己可以有参数吗?可以的!看下面的例子:
# 认证函数
def auth(request, kargs):print("认证成功!")# 日志函数
def log(request, kargs):print("日志添加成功")# 装饰器函数。接收两个参数,这两个参数应该是某个函数的名字。
def Filter(auth_func, log_func):# 第一层封装,f1函数实际上被传递给了main_fuc这个参数def outer(main_func):# 第二层封装,auth和log函数的参数值被传递到了这里def wrapper(request, kargs):# 下面代码的判断逻辑不重要,重要的是参数的引用和返回值before_result = auth(request, kargs)if (before_result != None):return before_resultmain_result = main_func(request, kargs)if(main_result != None):return main_resultafter_result = log(request, kargs)if (after_result != None):return after_resultreturn wrapperreturn outer# 注意了,这里的装饰器函数有参数哦,它的意思是先执行filter函数
# 然后将filter函数的返回值作为装饰器函数的名字返回到这里,所以,
# 其实这里,Filter(auth,log) = outer , @Filter(auth,log) = @outer@Filter(auth, log)
def f1(name, age):print("%s 正在连接业务部门1数据接口......" % name)# 调用方法
f1("老王", 58)
运行结果如如下:
D:\anaconda3\python.exe D:/pythonProject/明日科技网络爬虫/aiohttp复现.py
认证成功!
老王 正在连接业务部门1数据接口......
日志添加成功Process finished with exit code 0
装饰器的学问博大精深,需要我们不断的学习思考。官方文档和框架源码是比较好的学习对象。
的装饰器函数有参数哦,它的意思是先执行filter函数
然后将filter函数的返回值作为装饰器函数的名字返回到这里,所以,
其实这里,Filter(auth,log) = outer , @Filter(auth,log) = @outer
@Filter(auth, log)
def f1(name, age):
print(“%s 正在连接业务部门1数据接口…” % name)
调用方法
f1(“老王”, 58)
运行结果如如下:```shell
D:\anaconda3\python.exe D:/pythonProject/明日科技网络爬虫/aiohttp复现.py
认证成功!
老王 正在连接业务部门1数据接口......
日志添加成功Process finished with exit code 0
装饰器的学问博大精深,需要我们不断的学习思考。官方文档和框架源码是比较好的学习对象。
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