Python 裝飾器

裝飾器

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在加強原函數的功能的同時，不修改原函數的定義，這種在代碼運行期間動態增長功能的方式，就稱爲裝飾器（Decorator）。裝飾器，本質是一個返回函數的高階函數。在瞭解裝飾器以前，也簡單介紹下返回函數的相關內容。

返回函數

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以前，咱們講太高階函數，map()，filter() 函數等高階函數，可以接受函數做爲參數，而函數一樣也能夠做爲結果值返回。

先定義一個簡單的函數：

>>> def func():    
...     print("return function")

上述代碼只是普通的一個函數。如果，不須要當即輸出，能夠返回函數，而不是直接輸出：

>>> def return_func():
...     def func():
...         print("return function")
...     return func

當調用 return_func() 時，返回的不是輸出結果，而是函數：

>>> f = return_func() 
>>> f
<function return_func.<locals>.func at 0x000002C03AF091E0>

當調用 f 時，才輸出內容：

>>> f()
return function

這是返回函數的簡單應用。

閉包

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閉包，是指在一個函數內部定義了另外一個函數，而內部函數引用了外部函數的參數和局部變量，當返回內部函數時，相關參數和變量存儲在返回的函數中。

下面代碼實現一個閉包的操做：

>>> def lazy_sum(*args):
...     def sum():
...         num = 0 
...         for x in args:
...             num += x 
...         return num
...     return sum
...

這個例子中，內部函數調用了外部函數的參數 args，當調用 lazy_sum 時，返回的函數存儲着相關參數和變量。只有當再次調用返回函數，纔會得出運算結果。

>>> f = lazy_sum(1,2,3,4,5)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x000002C03AF31488>
>>> f()
15

這裏須要注意，每次調用外部函數，返回的函數都是新的函數，即便傳入的參數都相同：

>>> f1 = lazy_sum(1,2,3,4,5) 
>>> f2 = lazy_sum(1,2,3,4,5) 
>>> f1 is f2
False
>>> f1 == f2 
False

該例子中，f1() 和 f2() 的結果互不影響。

還有個須要注意的地方，返回函數不是馬上執行，而是調用了 f() 才執行。嘗試用另一個例子說明這種狀況，示例以下：

>>> def count():
...     lst = []
...     for i in range(1, 4):
...         def func():
...             return i * i
...         lst.append(func)
...     return func
...
>>> f1, f2, f3 = count()

在這個例子中，每次循環，都建立一個新的函數，將建立的 3 個函數返回。

這裏的結果，可能會猜想調用 f1(), f2(), f3() 結果分別是 1, 4, 9，但實際結果卻都是 9：

>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9

這裏是由於返回的函數引用了變量 i，可是沒有馬上執行。等 3 個函數都返回時，引用的變量 i 的值已經所有變成了 3，因此最終結果是 9。

因此，返回閉包時，返回函數不要引用循環變量，或者後續會發生變化的值。

裝飾器

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前面已經說明，裝飾器，本質上是一個返回函數的高階函數。嘗試用例子說明，

>>> def log(func):                      
...     def warpper(*args, **kw):       
...         print('call {}():'.format(func.__name__)
...         return func(*args, **kw)
...     return wrapper

上面的 log 是一個裝飾器，接受函數做爲參數，返回函數。藉助 Python 的 @ 語法，把裝飾器置於函數的定義處：

@log
def func():
    print("function name")

調用 func() 函數，會運行 func() 自己函數，還會在運行 func() 前，打印一行日誌：

>>> func()
call func():
function name

在這裏，將 @log 放到 func() 函數的定義處，至關於下列語句：

func = log(func)

因爲 log() 是裝飾器，返回一個函數。可是，原來的 func() 還存在，只是如今同名的 func() 指向了新的函數，因此調用的 func() 時，執行的將是 wrapper() 函數。在 wrapper() 函數內，首先先打印日誌，而後再調用原始函數。

這些就是裝飾器的一些內容，至於更深刻的部分，後續會繼續更新介紹。

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以上就是本篇的主要內容

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