python装饰器使用方法实例

yipeiwu_com5年前Python基础

什么是python的装饰器?

网络上的定义:
装饰器就是一函数,用来包装函数的函数,用来修饰原函数,将其重新赋值给原来的标识符,并永久的丧失原函数的引用。

最能说明装饰器的例子如下:

复制代码 代码如下:

#-*- coding: UTF-8 -*-
import time

def foo():
    print 'in foo()'

# 定义一个计时器,传入一个,并返回另一个附加了计时功能的方法
def timeit(func):

    # 定义一个内嵌的包装函数,给传入的函数加上计时功能的包装
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end =time.clock()
        print 'used:', end - start

    # 将包装后的函数返回
    return wrapper

foo = timeit(foo)
foo()

python中提供了一个@符号的语法糖,用来简化上面的代码,他们的作用一样

复制代码 代码如下:

import time

def timeit(func):
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end =time.clock()
        print 'used:', end - start
    return wrapper

@timeit
def foo():
    print 'in foo()'

foo()

这2段的代码是一样的,等价的。

内置的3个装饰器,他们分别是staticmethod,classmethod,property,他们的作用是分别把类中定义的方法变成静态方法,类方法和属性,如下:

复制代码 代码如下:

class Rabbit(object):

    def __init__(self, name):
        self._name = name

    @staticmethod
    def newRabbit(name):
        return Rabbit(name)

    @classmethod
    def newRabbit2(cls):
        return Rabbit('')

    @property
    def name(self):
        return self._name

装饰器的嵌套:
就一个规律:嵌套的顺序和代码的顺序是相反的。
也是来看一个例子:

复制代码 代码如下:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

def makebold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped

def makeitalic(fn):
    def wrapped():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapped

@makebold
@makeitalic
def hello():
    return "hello world"

print hello()

返回的结果是:
<b><i>hello world</i></b>
为什么是这个结果呢?
1.首先hello函数经过makeitalic 函数的装饰,变成了这个结果<i>hello world</i>
2.然后再经过makebold函数的装饰,变成了<b><i>hello world</i></b>,这个理解起来很简单。

相关文章

python3 使用Opencv打开USB摄像头,配置1080P分辨率的操作

我就废话不多说了,直接上代码吧! import cv2 import time cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FR...

Python注释详解

注释用于说明代码实现的功能、采用的算法、代码的编写者以及创建和修改的时间等信息。 注释是代码的一部分,注释起到了对代码补充说明的作用。 Python注释 Python单行注释以#开头,单...

Python利用IPython提高开发效率

Python利用IPython提高开发效率

一、IPython 简介 IPython 是一个交互式的 Python 解释器,而且它更加高效。 它和大多传统工作模式(编辑 -> 编译 -> 运行)不同的是, 它采用的工...

Python 从相对路径下import的方法

例如我们有如下结构的文件: pkg/ __init__.py libs/ some_lib.py __init__.py components/ code.py __i...

基于numpy.random.randn()与rand()的区别详解

numpy 中有一些常用的用来产生随机数的函数,randn()和rand()就属于这其中。 numpy.random.randn(d0, d1, …, dn) 是从标准正态分布中返回一个...