Python装饰器(decorator)定义与用法详解彩民之家论坛

2019-10-12 20:06 来源:未知

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0、元类

元类正是类的类,所展示的顶点思想正是整个皆对象。

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关于深档案的次序,待使用到在总计。

简易的话,能够把装饰器明白为二个打包函数的函数,它平常将盛传的函数只怕是类做料定的拍卖,再次来到修改之后的对象.所以,大家能够在不修改原函数的根底上,在进行原函数前后施行别的代码.相比常用的现象有日记插入,事务管理等.

普普通通函数方法:self做为第三个参数,隐式的将类实例传递给艺术,调用方法时,类必得实例化。

参照他事他说加以考察学习

略知一二以下几点:
1、类暗中同意的主意都是绑定对象的,而self参数也是指向该对象,未有实例化对象时,类中艺术调用会出错,也提到到python自动传递self参数。
2、若想不实例化而平昔通过 类名.方法 来调用,须求钦定该形式绑定到类,如下,一要使用@classmethod 装饰器,二方法中首先个参数为cls,并不是self。

>>> class Foo(object):          
...     @classmethod                #定义类方法要点1
...     def foo(cls):               #定义类方法要点2
...             print 'call foo'
... 
>>> Foo.foo()
call foo
>>> Foo().foo()
call foo

类也是目的,由此和下边包车型大巴静态方法依旧有不相同样。类中一向定义的天性如下,在类格局中也是能够间接接纳的。

class pizza(object):
    radius = 42
    @classmethod
    def get_radius(cls):
        return cls.radius
print pizza.get_radius()

类方式对于开创工厂函数最有用,如下

class pizza(object):
    def __init__(self,ingre):
        self.ingre = ingre

    @classmethod
    def from_other(cls,fridge):
        return cls(fridge.juice() fridge.cheese())  
    def get_ingre(self):
        return self.ingre

cls代表此类,cls()也是用来成立对象,和pizza(fridge.juice() fridge.cheese())效果同样。待掌握,工厂方法是哪些?
3、若只想当成二个家常便饭函数,定义不含有self和cls,则足以接纳静态方法,如下:

>>> class Foo(object):
...     @staticmethod
...     def foo():
...             print 'call foo'
... 
>>> Foo.foo()
call foo
>>> Foo().foo()
call foo

作者:_Zhao_
链接:http://www.jianshu.com/p/4b871019ef96
來源:简书

本文实例陈诉了Python装饰器(decorator)定义与用法。分享给我们供大家参谋,具体如下:

不前进,不倒退,甘休的情况是从未有过的.

7、修饰器

参照学习

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self):
  super(Human, self).__init__()
  self.message = '111'
 def say(message):
  if not message:
   message = 'hello'
  print 'I say %s' % message
 @classmethod
 def speak(cls, message):
  if not message:
   message = 'hello'
  cls.say(message)
human = Human()
human.speak('hi')

2、@classmethod  修饰类的秘诀

参考

上述博文具有很强的参照他事他说加以考察意义,转述如下:
在类的多承接中,方法深入分析顺序M奥迪Q7Q具备很入眼的意思,比方对以下菱形承袭,D的实例调用show方法,是调用A的依然C的show。

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python剖析顺序的规范化也是八个不休开垦进取的长河,首要有以下五个阶段:

  • 2.2事先的经文类。非凡类中多一连方法深入分析选择深度优先从左到右找寻,即D-B-A-C-A,也便是说杰出类中只选用A的show方法。
  • 卓绝类对单层继承未有何难点,不过对上述来讲,我们明显更乐于使用C的show方法,因为他是对A的具体化,可是美丽类比并无法落到实处,于是在2.第22中学引进新式类(承接自object),它照旧使用从左至右的深度优先遍历,可是一旦遍历中冒出重复的类,只保留最终三个。而且在定义类时就总计出该类的 MRO 并将其视作类的性质。因而最新类能够直接通过 mro 属性获取类的 MRO。
    举个例证:

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image.png

遵纪守法深度遍历,其顺序为 [D, B, A, object, C, A, object],重复类只保留最终二个,由此成为 [D, B, C, A, object]

这么看起来好像么有标题,但是会有暧昧的难题,举例破坏了单调性原则,由此在2.3中引进了 __ C3 算法__。

带参数的函数装饰器

 2)使用修饰服,修饰方法,无需实例化

__slots__ 用来限制属性
>>> class people(object):
...     __slots__ = ('age','name') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
... 
>>> p = people()
>>> p.age = 20
>>> p.na = yuan
>>> p.na = 'yuan'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'people' object has no attribute 'na'
>>> p.name = 'yuan'
>>> 

staticmethod:把类中的方法定义为静态方法,使用staticmethod装饰的措施能够使用类恐怕类的实例对象来调用,无需传入self

 

5、__slots__

当定义一个类时,能够动态的给该类绑定壹特性情和章程,比方:

>>> class Student(object):
...     pass

>>> s = Student()
>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
>>> print s.name
Michael

>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
...     self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s, Student) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25

瞩指标是,上边是给贰个实例绑定的呼应的章程,也便是说当在转换二个实例时,上述扩张的习性和章程就不起功能了。能够给class绑定方法:

>>> def set_score(self, score):
...     self.score = score
...
>>> Student.set_score = MethodType(set_score, None, Student)

只需将MethodType第一个参数改为None就行。

import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(a, b):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(a, b)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
def calc_add(a, b):
 return a   b
calc_add = calc_spend_time(calc_add)
calc_add(1, 2)

3、@staticmethod  修饰类的点子

  • 元类
  • python 对象和类的绑定以至类格局,静态方法
  • python 子类调用父类方法总结
  • python 方法剖判顺序M福特ExplorerQ
  • python定制类和魔法方法
  • 关于用法__slots__
  • @property使用
  • 修饰器
class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self):
  super(Human, self).__init__()
 @staticmethod
 def say(message):
  if not message:
   message = 'hello'
  print 'I say %s' % message
 def speak(self, message):
  self.say(message)
Human.say(None)
human = Human()
human.speak('hi')

Linux and python学习交换1,2群已满.

示例2:
def check_is_admin(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if kwargs.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

class store(object):
    @check_is_admin
    def get_food(self,username,food):
        print food

s = store()
s.get_food(username='admin',food='noodles')
print s.get_food.__name__

上述程序定义了check_is_admin的装饰器,装饰器的根本作用是调用有些函数以前施行一类通用的操作,比方日志职责,上述是实施了权力检查。
函数被装饰器修饰时,本质上函数变为
get_food = check_is_admin(get_food(self,username,food))
check_is_admin直接回到 wrapper函数地址,因而get_food也是指向wrapper函数,故print s.get_food.__name__结果是 wrapper.
就此调用s.get_food(username='admin',food='noodles')也就是
wrapper(username='admin',food='noodles')。该函数最终必定要有return f(*args, **kwargs) ,那确定保障原本函数被施行并重临结果。
因为装饰器使原函数指向了另一个函数(如上面包车型客车wrapper),而原函数只是该函数的一有的,该措施的确对原函数进行了扩充。但与此同期引进了别的的标题,原函数的习性和名字未有了,如上面s.get_food.__name__并不是get_food。functools提供了名称叫wraps的装饰器,会复制那几个属性给装饰器函数,用法如下:

import functools
def check_is_admin(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if kwargs.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        #return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

只需额外增添两行代码。
值得一说的是,**kwargs内定了字典方式传入数据,由此只支持s.get_food(username='admin',food='noodles')而不协理s.get_food('admin','noodles')。为了代码的通用性,牵挂对其进展完善,使用inspect模块,最后为:

import functools
import inspect
def check_is_admin(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        func_args = inspect.getcallargs(f,*args,**kwargs)
        if func_args.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        print 'test'
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

func_args会以字典情势记录对应的key和value。意味着装饰器不用检查参数是或不是是基于地点的参数依然根本字参数,最后以同一的格式保存在再次来到字典中。

@calc_spend_time正是语法糖,它的原形正是:calc_add = calc_spend_time(calc_add)

class A():
    def func(self,x,y):
        return x * y


    @staticmethod
    def sfunc(x,y):
        return x * y


if __name__=="__main__":

    print A.sfunc(6,5)
C3 MRQ

作者们把类 C 的线性化(MRO)记为 L[C] = [C1, C2,…,CN]。其中 C1 称为 L[C] 的头,别的成分 [C2,…,CN] 称为尾。假若四个类 C 承继自基类 B1、B2、……、BN,那么我们可以依据以下两步总计出 L[C]:
1、L[object] = [object]
2、L[C(B1…BN)] = [C] merge(L[B1]…L[BN], [B1]…[BN])
此间的关键在于 merge,其输入是一组列表,按照如下格局出口三个列表:
反省第三个列表的头成分(如 L[B1] 的头),记作 H。
若 H 未出现在此外列表的尾巴,则将其出口,并将其从具备列表中去除,然后回到步骤1;不然,收取下三个列表的底部记作 H,继续该手续。
再度上述手续,直至列表为空可能不能够再搜索能够出口的因素。假使是前一种意况,则算法结束;假使是后一种景况,表达不可能创设传承关系,Python 会抛出拾贰分。

举例:

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基于C3,总计进程为:

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Python内置装饰器

一块发展,与君共勉,

2、python 子类调用父类方法计算

参照来源

talk is weak,从程序伊始:

class Person(object):
    def __init__(self):
        self.name = "Tom"
    def getName(self):
        return self.name

class Student(Person):
    def __init__(self):
        self.age = 12
    def getAge(self):
        return self.age

if __name__ == "__main__":
    stu = Student()
    print stu.getName()

作者:nummy
链接:http://www.jianshu.com/p/dfa189850651

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地点只是说贝拉米(Bellamy)个常用的子类调用父类场景,即调用父类的开始化函数。
直白运转以上代码会出错,因为固然Student类承接了Person类,可是并不曾调用父类的init()方法,因为子类中对init函数举办了重写,若未有重写会直接接轨父类的init函数自动运营。有以下三种办法:

参考
1、super方法

class Base:
    def __init__(self):
        print('Base.__init__')

class A(Base):
    def __init__(self):
        # super().__init__()
        super(A,self).__init__()
        print('A.__init__')

class B(Base):
    def __init__(self):
        # super().__init__()
        super(B,self).__init__()
        print('B.__init__')

class C(A,B):
    def __init__(self):
        # super().__init__()  # Only one call to super() here  python3
        super(C,self).__init__()
        print('C.__init__')

运行结果

>>> c = C()
Base.__init__
B.__init__
A.__init__
C.__init__
>>>

2、调用未绑定的父类构造方法

class Person(object):
    def __init__(self):
        self.name = "Tom"
    def getName(self):
        return self.name

class Student(Person):
    def __init__(self):
        Person.__init__(self)
        self.age = 12
    def getAge(self):
        return self.age

if __name__ == "__main__":
    stu = Student()
    print stu.getName()

作者:nummy
链接:http://www.jianshu.com/p/dfa189850651

非绑定方法卓殊应用,上述情景却运用的相当多(即子类覆盖父类的法子)。运营时从没父类person的实例,要求彰显地实行传递,但有Student的实例,能够用来举办代替。
这种方法叫做调用父类的未绑定的构造方法。在调用贰个实例的不二秘技时,该方式的self参数会被自动绑定到实例上(称为绑定方法)。但借使直接调用类的方法(例如Person.__init),那么就从不实例会被绑定。这样就可以轻便的提供应和供给要的self参数,这种格局称为未绑定unbound方法。
由此将眼下的实例作为self参数提须要未绑定方法,Student类就能够利用其父类构造方法的有着达成,进而name变量被安装。

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self, value):
  super(Human, self).__init__()
  self._age = value
 @property
 def age(self):
  return self._age
human = Human(20)
print human.age

提及装饰器,就只可以说python自带的三个装饰器:

1、python 对象和类的绑定以至类措施,静态方法

普普通通我们要选择多个类中的方法时,都亟需实例化该类,再开展调用,那类中 self 和 cls 有哪些意思,能否不初阶化多少个实例而直白调用类方法,对象方法和类措施,静态方法又有如何关联。是本篇文章思索的标题。

类的调用有以下三种办法:

>>>class Test:
...    def func(self, message):
...        print message
...
>>>object1=Test()
>>>x=object1.func
>>>x('abc')
abc
>>>t=Test.func
>>>t(object1,'abc')
abc

而是对于 t=Test.func 来讲,变量名 t 是涉嫌到了类 Test 的func 方法的地点上,t是非绑定的,所以在调用t(object1, ‘abc’) 时,必须显式的将实例名与 self 关联,不然将会报出”TypeError: unbound method func() must be called with Test instance as first argument (got str instance instead)” 的谬误。

property:把艺术成为属性

 

__str__ 和 __rerp__
class yuan(object):
    def __init__(self):
        self.name = 'yuanqijie'
        self.age = 22
        self.ambition = 'yes'
    def __str__(self):
        return 'object name: %s'  % self.name

qijie = yuan()
print qijie

输出为:
object name: yuanqijie

若未有重写 __str__ 则输出为 <main.Student object at 0x109afb310>
但注意到,若直接出口变量并非用print在升迁符下照旧上述消息,因为间接显示变量调用的不是str(),而是repr(),两个的分化是str()重临客商看见的字符串,而repr()再次来到程序开垦者看见的字符串,也正是说,repr()是为调节和测量试验服务的。能够附近上述办法开展重写,作为领会就能够。

看起来也不易,肩负总计的函数不用改动,只需调用的时候作为参数字传送给总结时间差的函数.但正是那,调用的时候情势变了,不再是clac(1, 2),而是calc_spend_time(clac_add, 1, 2),万一calc_add大范围被调用,那么还得一处一处找,然后修改回复,依然很麻烦.借使想不改造代码,就得使clac()calc_spend_time(clac)职能同样,那么能够在calc_spend_time()里把传播的clac包装一下,然后回来包装后的新的函数,再把重临的卷入好的函数赋给clac,那么calc()的效果与利益就和上例calc_spend_time(calc())功效同样.

 

参照他事他说加以考察学习

形如__xxx__的变量恐怕函数名要在乎,这个在Python中是有特别用途。常见的就是__inint__()函数了,在指标创立后用来开端化,类似的还会有__new()__ 和__del__函数。用的不是无数,不做细节深远。

大家领略,在Python中函数也是被视为对象的,能够视作参数字传送递,那么只要把总括耗费时间的独门为一个独自的函数calc_spend_time(),然后把须求总结耗费时间的函数举例calc_add的引用传递给它,在calc_spend_time中调用calc_add,那样具有的急需总计耗费时间的函数都并不是修改本身的代码了.

带修饰类方法:cls做为方法的首先个参数,隐式的将类做为对象,传递给艺术,调用时绝不实例化。

4、python定制类和法力方法

import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(*args, **kargs):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(*args, **kargs)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
@calc_spend_time
def calc_add(a, b):
 return a   b
@calc_spend_time
def calc_diff(a, b):
 return a - b
calc_add(a=1, b=2)
calc_diff(1, 2)
class A():
    def func(self,x,y):
        return x * y

    @classmethod
    def cfunc(cls,x,y):
        return x * y

if __name__=="__main__":
    print A().func(5,5)
    print A.cfunc(4,5)

内容饱含:

装饰器

 @property 修饰,正是将艺术,形成壹特性质来利用。

3、python 方法剖判顺序

def calc_add(a, b):
 return a   b
calc_add(1, 2)

1、@property   将某函数,做为属性使用

6、@property使用

参考
http://python.jobbole.com/80955/
由地方一节能够清楚,绑定属性时,能够轻巧退换属性值,譬如

s = Student()
s.score = 9999

繁多时候都亟需对属性值举行推断,比如正负,大小范围等,常常的话就须求写一个函数实行逻辑检查,举个例子:

class Student(object):

    def get_score(self):
        return self._score

    def set_score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

如此那般就会保证能对传播的值实行逻辑约束,可是每一次设置供给调用相应函数,举个例子s.set_score( 99 ),又显得不是很简短,能还是无法像 s.score = 99同样轻巧又能张开逻辑检查吧。正是@property。
@property装饰器能够将一个method变为属性,能够像属性同样轻易调用,如student.get_score ,若未有装饰器,则赶回的是函数地址。关于setter用法见下。

class Student(object):

    @property
    def score(self):
        return self._score

    @score.setter
    def score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

@score.setter装饰器表示能够对该属性赋值,若未有则是五个只读的特性。

最简便的函数,重返三个数的和

 

示例1:
class myDecorator(object):
    def __init__(self, fn):
        print "inside myDecorator.__init__()"
        self.fn = fn

    def __call__(self):
        self.fn()
        print "inside myDecorator.__call__()"


@myDecorator
def aFunction():
    print "inside aFunction()"

print "Finished decorating aFunction()"
aFunction()

运营上述输出为:

inside myDecorator.__init__()
Finished decorating aFunction()
inside aFunction()
inside myDecorator.__call__()

若果我们须求驾驭函数的一些特别音讯,比如函数笔者,能够通过给装饰器函数扩张参数来完毕.

class A():


    @property
    def pfunc(self):
        return self.value

    @pfunc.setter
    def pfunc(self,value):
        self.value = value

    @property
    def pfunc1(self):
        print('this is property')

if __name__=="__main__":

    A.pfunc = 9
    print A.pfunc
    A.pfunc1

瞩望本文所述对大家Python程序设计具有利于。

1)是把函数嵌入到类中的一种格局,函数就属于类,相同的时候证明函数无需拜见这些类

现在呢,函数calc_diff(a, b),计算a-b,也想总结减法操作的年华差,很好办,把这段代码复制过去.可是只要大家明天想编的是二个数学函数库,各类函数都想总括其实行耗费时间,总无法贰个多个复制代码,想个更加好的办法.

 

地点的例证正是装饰器的定义,包装函数的函数.事实上上边的事例还足以更简短

 

I say hello
I say hi

classmethod:把类中的方法定义为类方式,使用classmethod装饰的艺术能够使用类大概类的实例对象来调用,并将该class对象隐式的作为第二个参数传入

出口同上例

import datetime
def calc_spend_time(author):
 def first_deco(func):
  def new_func(*args, **kargs):
   start_time = datetime.datetime.now()
   result = func(*args, **kargs)
   end_tiem = datetime.datetime.now()
   print author, "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
  return new_func
 return first_deco
@calc_spend_time('author_1')
def calc_add(a, b):
 return a   b
@calc_spend_time('author_2')
def calc_diff(a, b):
 return a - b
calc_add(a=1, b=2)
calc_diff(1, 2)

只是今后又有新的急需,总结求和操作耗费时间,不会细小略,求和前取得一下小时,求和后再拿走壹遍,求差就能够

import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(a, b):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(a, b)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
@calc_spend_time
def calc_add(a, b):
 return a   b
calc_add(1, 2)

无参数的函数装饰器

输出:

def calc_spend_time(func, *args, **kargs):
 start_time = datetime.datetime.now()
 result = func(*args, **kargs)
 end_tiem = datetime.datetime.now()
 print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
def calc_add(a, b):
 return a   b
calc_spend_time(calc_add, 1, 1)
# calc_spend_time(calc_add, a=1, b=2)

注:

越来越多关于Python相关内容可查阅本站专项论题:《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编制程序才能总计》、《Python函数使用本领总计》、《Python字符串操作本领汇总》及《Python入门与进级特出教程》

Python内置的装饰器有八个:staticmethodclassmethodproperty

如何是装饰器(decorator)

语法糖

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*args:把具有的参数按出现顺序打包成list
**kargs:把全部的key=value格局的参数打包成一个dict

import datetime
def calc_add(a, b):
 start_time = datetime.datetime.now()
 result = a   b
 end_tiem = datetime.datetime.now()
 print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return result
calc_add(1, 2)
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