学习目标:一口气把装饰器描述清楚
弄清楚装饰器前要理解三个东西: 函数对象、函数嵌套、函数构成闭包。
学习内容:函数对象、函数嵌套、闭包、装饰器
函数对象好说,python编程语言属于动态语言,python中一切皆对象,所以函数也是对象。 函数对象用函数名称表示(仅名称,没有括号,也没有参数)。
例如,定义了一个求和函数add,那么此处的add就是个函数对象。
def add(username, a, b):
print(f"{a}+{b}={a + b}")
return a + b
函数嵌套或者嵌套函数,就是定义函数时,函数体内还有定义函数的操作。(def 和 def的嵌套)
例如:定义函数check_admin时,还def 另一个函数。定义一个函数的过程中定义另一个函数。
def check_admin():
def wrapper():
...
return
return
闭包实际也特殊嵌套函数。 嵌套函数满足条件是:外层函数的返回值为内层函数对象(也是前面解释的函数对象)。也就是闭包定义后,创建后还可再调用。举个例子
比如:闭包实现一元二次方程运算
def func(a, b, c):
def quadratic_equation(x):
return a*x**2 + b*x + c
return quadratic_equation
这里是:定义了外层函数func ,返回return内层函数对象quadratic_equation 测试+调试:
QE = func(5, 5, 5)
val = QE(2)
有人可能会疑惑:形参a,b,c 的值是不是传给quadratic_equation 函数里的方程式a*x**2 + b*x + c 了,它们的作用域都不一样?是的,传了,不要怀疑。内层函数会优先找自己作用域内的,没有会向上一层找,一直找不到才报错。反过来,内层函数的变量只在内函数内有用。
装饰器:理解了函数对象,函数嵌套,和闭包后,装饰器就是在闭包的基础上再特殊一点。形式上呢,装饰器就是要闭包嵌套的两层函数的外层函数的参数是函数对象。就是参数是函数对象的闭包,这是形状结构。看完这个例子,再总结概念。
例如:一个用于判断用户的装饰器
def check_admin(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if kwargs.get('username') != 'admin' and 'admin' not in args:
raise Exception("This User do not have permission")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
这是一个装饰器,被装饰的对象是即将输入的参数–func一个函数对象(方法或操作)。 装饰什么操作就在谁头上加装饰(戴头饰@check_admin )。
比如:我要在压栈操作前加装饰。就在定义push的时候加头饰,那么push 就会被当作参数传给func 。
@check_admin
def push(username, item):
items = []
items.append(item)
可以想象一下,如果在操作数据库或者个人数据的时候,每个方法的使用都要判断你有没有权限,不然不让你动数据,如果,增删改等操作一多,你是不是要写好多重复代码?所以在这个时候,我们装饰器就非常有用,把判断权限这个动作做成头饰,不,装饰器,发给每个方法,往动作前面一套,就节省好多代码。再调用方法做数据操作的时候,装饰过的函数自动就帮你把用户权限校验了。多好!
将用户权限的例子写完整:
def check_admin(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if kwargs.get('username') != 'admin' and 'admin' not in args:
raise Exception("This User do not have permission")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
class Stack:
def __init__(self):
self.item = []
@check_admin
def push(self, username, item):
self.item.append(item)
@check_admin
def pop(self, username):
if not self.item:
raise Exception("no element in stack")
return self.item.pop()
测试+调试,看看结果变化 当用户username='admin’的时候,压栈成功。 当username不是admin的时候,raise异常,就不允许操作数据了。 出栈操作也同样套上装饰器审判以下权限,再操作数据。如果有其他修改,更新操作,也可以套上装饰器。非常方便。
嗯。。。 简洁明了的装饰器就这些内容,可怜我学了N次,都没明白。n>10 原来是有原因的。 首先,装饰器结构记不住,用途不清楚是主因。 然后,函数对象 和 闭包 两个概念理解不透彻, 最后,少见多怪,不求甚解。 怎么学不明白?
总结:
「装饰器」为 Python 高级语言特性中的重要部分,是修改函数的一种超级便捷的方式,适当使用能够有效提高代码的可读性和可维护性,非常的便利灵活。 「装饰器」本质上就是一个函数,这个函数的特点是可以接受其它的函数当作它的参数,并将其改造成一个新的函数。
学习进阶:带参数的装饰器
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常见的装饰器: @classmethod 类方法装饰器:定义类方法中加上这个装饰器,就变成类的方法,而不再是实例方法。也就是说,定义的时候加上装饰器,其第一个参数 cls 引用的是这个类对象,即将类本身作为作为引用对象传到这个方法里。不受实例控制。 @staticmethod 静态方法装饰器:定义类方法中加上这个装饰器,就变成类的静态方法。也就是说,定义这个方法的时候没有self参数,那么调用这个方法的时候可以通过类调用,也可以通过实例来调用。 -
装饰器能否传参?
答案是:能。比如我想知道是哪一个方法加了我这个装饰器。例如:在装饰器外加一层传参函数,套路一层。
def new_tips(argv):
def tips(func):
def wrapper(*args):
print("装饰内容:{}".format(argv))
return func(*args)
return wrapper
return tips
@new_tips("add")
def add(a, b):
print(f"{a}+{b}={a + b}")
return a + b
@new_tips("sub")
def sub(a, b):
print(f"{a}-{b}={a - b}")
return a - b
测试+调试
add1 = add(3, 5)
sub1 = sub(8, 2)
其实:@new_tips("add") 中的new_tips("add") 相当于tips,因为一执行new_tips("add") 就返回tips。@new_tips("add")等价于@tips ,就变成我们熟悉的装饰器了。
学习产出:学了这么多,那么能回答面试笔试中遇到的问题了么?
例如: 1、 什么是闭包? 2、 装饰器又是什么?装饰器有什么作用? 3、 你用过装饰器吗?请写一个装饰器的例子?
参考书推荐:《python修炼之道》by Rocky0429
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