Python装饰器(decorator)定义与用法详解
本文实例讲述了Python装饰器(decorator)定义与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
什么是装饰器(decorator)
简单来说，可以把装饰器理解为一个包装函数的函数，它一般将传入的函数或者是类做一定的处理，返回修改之后的对象．所以，我们能够在不修改原函数的基础上，在执行原函数前后执行别的代码．比较常用的场景有日志插入，事务处理等．
装饰器
最简单的函数，返回两个数的和
def calc_add(a, b): return a + b calc_add(1, 2)
但是现在又有新的需求，计算求和操作耗时，很简单，求和前获取一下时间，求和后再获取一次，求差即可
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)
现在呢，函数calc_diff(a, b)，计算a-b，也想计算减法操作的时间差，很好办，把那段代码复制过去．但是假如我们现在想编的是一个数学函数库，各种函数都想计算其执行耗时，总不能一个一个复制代码，想个更好的办法．
我们知道，在Python中函数也是被视为对象的，可以作为参数传递，那么假如把计算耗时的独立为一个单独的函数calc_spend_time()，然后把需要计算耗时的函数例如calc_add的引用传递给它，在calc_spend_time中调用calc_add，这样所有的需要计算耗时的函数都不用修改自己的代码了．
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)
看起来也不错，负责计算的函数不用更改，只需调用的时候作为参数传给计算时间差的函数．但就是这，调用的时候形式变了，不再是clac(1, 2)，而是calc_spend_time(clac_add, 1, 2)，万一calc_add大规模被调用，那么还得一处一处找，然后修改过来，还是很麻烦．如果想不修改代码，就得使clac()和calc_spend_time(clac)效果一样，那么可以在calc_spend_time()里把传入的clac包装一下，然后返回包装后的新的函数，再把返回的包装好的函数赋给clac，那么calc()的效果就和上例calc_spend_time(calc())效果一样．
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)
语法糖
上面的例子就是装饰器的概念，包装函数的函数．事实上上面的例子还可以更精简
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)
@calc_spend_time就是语法糖，它的本质就是：calc_add = calc_spend_time(calc_add)
无参数的函数装饰器
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)
注：
*args：把所有的参数按出现顺序打包成list
**kargs：把所有的key=value形式的参数打包成一个dict
带参数的函数装饰器
假如我们需要知道函数的一些额外信息，例如函数作者，可以通过给装饰器函数增加参数来实现．
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)
Python内置装饰器
Python内置的装饰器有三个：staticmethod，classmethod和property．
staticmethod：把类中的方法定义为静态方法，使用staticmethod装饰的方法可以使用类或者类的实例对象来调用，不需要传入self
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')
输出：
I say hello I say hi
classmethod：把类中的方法定义为类方法，使用classmethod装饰的方法可以使用类或者类的实例对象来调用，并将该class对象隐式的作为第一个参数传入
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')
输出同上例
property：把方法变成属性
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
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。