Python-装饰器详解
一 闭包
在学装饰器之前,我们先来学学闭包,因为装饰器需要用到闭包,那么什么是闭包呢?下面通过一个简单的程序来演示,像以下的代码我们称之为闭包。
def func_out(x): def func_in(): print(x) return func_in test = func_out(6) # P1 test() #P2
简单的来看,就是函数里面嵌套一个函数,当程序执行到P1位置的时候,运行func_out函数,然而func_in函数没有运行,而且以返回值的现实返回给test,也就是说test现在指向这个函数所在的空间。然后当运行到P2位置的时候,func_in函数才开始运行。
二. 装饰器原理
下面来让我们来看一下这个程序
def func_out(func): def func_in(): print("haha") func() return func_in def test(): print(6) test = func_out(test) #P1 test() #P2
这也是一个闭包,只不过传递给闭包的参数是一个函数,当程序运行到P1的时候,func是指向test函数的区域的,然后将func_in返回给test,此时原来test函数那块区域由现在的func指向,而现在的test指向func_in函数;当运行到P2的时候,也就是运行的是func_in函数,然后运行func函数。
ps:动手画一下地址的指向,相信你很快就会明白其中的原理的。
从上面来看,同样是调用test,运行的结果在原来test函数的基础上增加了func_out这个闭包的功能,这也就是我们常说的装饰器,在python中可以将其等价于一下写法。
@func_out #P3 def test(): print(6) test()
就是将P1处的代码写成P3处的代码,这样我们就实现了一个简单的装饰器了。
三带参数函数的装饰器
def func_out(func): def func_in(a,b): print("a=%d b=%d"%(a,b)) func(a,b) return func_in @func_out #P3 def test(a,b): #P4 print("a+b=%d"%(a+b)) test(11,12)
现在运行的test函数,就是func_in函数,func指向P4处的test,此处test函数包含两个参数,所以func也要传递两个参数,那么这个参数从哪里来呢?显然是从func_in函数来,它的参数是由外部传递过来的,所以func_in需要包含两个形参,然后给func传递。
四.带返回值的装饰器
def func_out(func): def func_in(a,b): print("a=%d b=%d"%(a,b)) res = func(a,b) #P1 return res return func_in @func_out #P3 def test(a,b): #P4 print("a+b=%d"%(a+b)) return a+b res = test(11,12) #P5 print(res)
P4处的test函数的返回值返回给P1处的res,然后func_in函数的返回值返回给P5处的res。原因前面也说过了,func其实就是P4处的test函数,而P5处的函数其实就是func_in函数
五.带有参数的装饰器
def func_extern(arg): def func_out(func): def func_in(a,b): print("a=%d b=%d"%(a,b)) res = func(a,b) print("arg=%s"%arg) return res return func_in return func_out @func_out("abc") #P3 def test(a,b): #P4 print("a+b=%d"%(a+b)) return a+b res = test(11,12) #P5 print(res)
在这里已经看到了三个函数嵌套了,肯定晕了吧。其实就里面两个函数来看,就是前面的闭包,只不过在外面嵌套的一个函数,那这个函数的功能就是来接收装饰器传递过来的参数的。
在这里装饰器的基本功能已经说完了,这部分内容主要是理解函数的引用。
Thank for your read !!!!!
公众号:FPGA之旅
相关文章
- 图像处理工具Python扩展库,你了解吗?
- 十个常用的损失函数解释以及Python代码实现
- 30 个数据科学工作中必备的 Python 包
- 如何在 Windows 上安装 Python
- 几行 Python 代码就可以提取数百个时间序列特征
- 使用Python快速搭建接口自动化测试脚本实战总结
- 哪种编程语言最适合开发网页抓取工具?
- 不要在 Python 中使用循环,这些方法其实更棒!
- 震惊!用Python探索《红楼梦》的人物关系!
- 如何最简单、通俗地理解Python模块?
- 酷炫,Python实现交通数据可视化!
- 为什么急于寻找Python的替代者?
- 30 个数据工程必备的Python 包
- 去字节面试被面这题能答上来吗?谈谈你对时间轮的理解?
- 火山引擎在行为分析场景下的 ClickHouse JOIN 优化
- 用Python爬取了某宝1166家月饼数据进行可视化分析,终于找到最好吃的月饼~
- 在 Linux 上试试这个基于 Python 的文件管理器
- Python列表解析式到底该怎么用?
- 如何快速把你的 Python 代码变为 API
- 十个Python初学者常犯的错误