第一步 : 了解装饰器
装饰器模式,重点在于装饰,装饰的核心仍是被装饰的对象。
举一个栗子:我今天穿了一件短袖,但是突然一阵风,短袖没办法为我御寒,我想到的办法是将短袖变得更厚更长,但是改造之后,它就不是一件真正的短袖了。
于是有了长袖的诞生,将长袖套在短袖外面,既可挡风又可御寒,妈妈再也不用担心我感冒了。短袖是短袖,长袖是长袖,相互独立。
装饰器就像我们的长袖,在不影响短袖改造的情况下,达到了挡风御寒的效果。
装饰器的应用场景:插入日志、性能测试、事务处理、缓存等。
第二步 : 定义一个基础函数(短袖)
def short_T(): ## 定义一个基础函数 print("穿了一件短袖") short_T()
第三步:写一个测试函数执行时间的函数(长袖)
import time def long_T(func): ## 定义一个测试函数执行时间的函数(装饰函数) def inner(): start_time = time.time() short_T poor = time.time() - start_time print("函数的执行时间为:%d s"%poor) return inner def short_T(): print("穿了一件短袖") short_T = long_T(short_T()) ## =====>装饰器实质:装饰函数的参数是被装饰函数的对象() short_T()
执行顺序:
1、python解释器开始执行后,引入time模块;
2、先读函数long_T,再读函数short_T(将函数名放在内存,但不执行);
3、执行调用者等号右边long_T(short_T),执行long_T函数,并将参数short_T传入函数;
4、读函数inner,将inner函数的返回值inner赋值给调用者short_T(则short = inner),执行inner()函数(则short_T = inner());
5、计算开始时间,(传入参数为:short_T,则func() = short_T()),执行short_T函数,打印“穿了一件函数”;
6、计算函数结束与开始时间的差值,并打印差值,函数执行完毕。
第四步 : 使用语法糖(@)装饰函数(换一件好看的长袖)
'''
使用语法糖(@被装饰函数)来代替 short_T = long_T(short_T()
'''
import time def long_T(func): ## 定义一个测试函数执行时间的函数 def inner(): start_time = time.time() func() poor = time.time() - start_time print("函数的执行时间为:%d s"%poor) return inner @long_T def short_T(): ## 定义一个基础函数 print("穿了一件短袖") short_T()
第五步 : 装饰器--hold住所有参数的装饰器
import time def long_T(func): ## 定义一个测试函数执行时间的函数 def inner(*args,**kwargs): ## 添加万能参数 start_time = time.time() func(*args,**kwargs) ## 添加万能参数 poor = time.time() - start_time print("函数的执行时间为:%d s"%poor) return inner @long_T def short_T(a,b): ## 无论传多少参数,装饰器都能接收 ## 定义一个基础函数 print("%s和%s穿了一件短袖"%(a,b)) short_T("小白","小黑")
第六步 : 装饰器--有返回值的装饰器
import time def long_T(func): ## 定义一个测试函数执行时间的函数 def inner(*args,**kwargs): start_time = time.time() ret = func(*args,**kwargs) ## 接收返回的值 poor = time.time() - start_time print("函数的执行时间为:%d s"%poor) return ret ## 返回接收的值给接收者 return inner @long_T def short_T(a,b): ## 定义一个基础函数 return("%s和%s穿了一件短袖"%(a,b)) print(short_T("小白","小黑")) ## 打印返回的值
装饰器模板:
def wrapper(func): def inner(*args,**kwargs): ## 执行函数前操作 ret = func(*args,**kwargs) ## 执行函数后操作 return ret return inner
开放封闭原则
1、对扩展是开放的:任何一个程序,做到完美,总是经过不断的迭代来升级更新,所有我们必须允许代码扩展,添加新功能;
2、对修改的封闭的:其一,开发写的函数,有交付给其他人去使用,如果进行修改,很可能影响其他正在使用函数的用户;
其二,在原有功能上修改函数,很有可能牵一发而动全身,引发其他部分的bug。
装饰器遵循了开放封闭原则
1) 获取装饰器函数的函数名和注释信息:
def wrapper(func): def inner(*args,**kwargs): '''执行函数前操作''' ret = func(*args,**kwargs) '''执行函数后操作''' return ret return inner @wrapper def f1(): ''' 注释信息 ''' print(f1.__name__) ## 获取函数名 print(f1.__doc__) ## 获取函数注释信息 f1() # ==== inner()
运行结果:
inner
执行函数前操作
2)获取被装饰器函数的函数名和注释信息:
from functools import wraps ## 引入模块 def wrapper(func): @wraps(func) ## 放在最内层函数正上方 def inner(*args,**kwargs): '''执行前操作''' ret = func(*args,**kwargs) '''执行后操作''' return ret return inner @wrapper def name(): '''注释信息''' print(name.__name__) print(name.__doc__) name()
运行结果:
name
注释信息