前言
最近在学习深度学习,已经跑出了几个模型,但Pyhton的基础不够扎实,因此,开始补习Python了,大家都推荐廖雪峰的课程,因此,开始了学习,但光学有没有用,还要和大家讨论一下,因此,写下这些帖子,廖雪峰的课程连接在这里:廖雪峰
Python的相关介绍,以及它的历史故事和运行机制,可以参见这篇:python介绍
Python的安装可以参见这篇:Python安装
Python的运行模式以及输入输出可以参见这篇:Python IO
Python的基础概念介绍,可以参见这篇:Python 基础
Python字符串和编码的介绍,可以参见这篇:Python字符串与编码
Python基本数据结构:list和tuple介绍,可以参见这篇:Python list和tuple
Python控制语句介绍:ifelse,可以参见这篇:Python 条件判断
Python控制语句介绍:循环实现,可以参见这篇:Python循环语句
Python数据结构:dict和set介绍Python数据结构dict和set
Python函数相关:Python函数
Python高阶特性:Python高级特性
Python高阶函数:Python高阶函数
Python匿名函数:Python匿名函数
目录:
装饰器
由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数。
>>> def now():
... print('2015-3-25')
...
>>> f = now
>>> f()
2015-3-25
函数对象有一个name属性,可以拿到函数的名字:
>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'
现在,假设我们要增强now()函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改now()函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。
本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以,我们要定义一个能打印日志的decorator,可以定义如下:
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
观察上面的log,因为它是一个decorator,所以接受一个函数作为参数,并返回一个函数。我们要借助Python的@语法,把decorator置于函数的定义处:
@log
def now():
print('2015-3-25')
调用now()函数,不仅会运行now()函数本身,还会在运行now()函数前打印一行日志:
>>> now()
call now():
2015-3-25
把@log放到now()函数的定义处,相当于执行了语句:
now = log(now)
由于log()是一个decorator,返回一个函数,所以,原来的now()函数仍然存在,只是现在同名的now变量指向了新的函数,于是调用now()将执行新函数,即在log()函数中返回的wrapper()函数。
wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw),因此,wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内,首先打印日志,再紧接着调用原始函数。
如果decorator本身需要传入参数,那就需要编写一个返回decorator的高阶函数,写出来会更复杂。比如,要自定义log的文本:
def log(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
这个3层嵌套的decorator用法如下:
@log('execute')
def now():
print('2015-3-25')
执行结果如下:
>>> now()
execute now():
2015-3-25
和两层嵌套的decorator相比,3层嵌套的效果是这样的:
>>> now = log('execute')(now)
我们来剖析上面的语句,首先执行log(‘execute’),返回的是decorator函数,再调用返回的函数,参数是now函数,返回值最终是wrapper函数。
以上两种decorator的定义都没有问题,但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象,它有name等属性,但你去看经过decorator装饰之后的函数,它们的name已经从原来的’now’变成了’wrapper’:
>>> now.__name__
'wrapper'
因为返回的那个wrapper()函数名字就是’wrapper’,所以,需要把原始函数的name等属性复制到wrapper()函数中,否则,有些依赖函数签名的代码执行就会出错。
不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__
这样的代码,Python内置的functools.wraps就是干这个事的,所以,一个完整的decorator的写法如下:
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
或者针对带参数的decorator:
import functools
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
import functools是导入functools模块。
模块的概念稍候讲解。
现在,只需记住在定义wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)
小结
小结
在面向对象(OOP)的设计模式中,decorator被称为装饰模式。OOP的装饰模式需要通过继承和组合来实现,而Python除了能支持OOP的decorator外,直接从语法层次支持decorator。Python的decorator可以用函数实现,也可以用类实现。
decorator可以增强函数的功能,定义起来虽然有点复杂,但使用起来非常灵活和方便。
请编写一个decorator,能在函数调用的前后打印出’begin call’和’end call’的日志。
再思考一下能否写出一个@log的decorator,使它既支持:
@log
def f():
pass
又支持:
@log('execute')
def f():
pass
可变参数。