【Python之旅】第四篇(一):Python装饰器

简介:

有时候拿到一个程序接口,需要对其进行扩展,但是又不能修改原来接口的源代码,这时候就需要使用装饰器了。

    有下面一个小程序,假如是别人提供给我们的调用接口:

1
2
3
4
5
import  time
 
def sayHi():
         time.sleep( 1 )
         print  'Hello, I am xpleaf.'

    一般情况下,如果想要计算该程序的执行时间(因为有可能要对该接口进行某些性能上的测试),就需要把以上接口修改为下面这样,同时执行一下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
程序代码:
import  time
 
def sayHi():
         start = time.time()
         time.sleep( 1 )
         print  'Hello, I am xpleaf.'
         end = time.time()
         print  'This project costs:' ,end - start
 
sayHi()
 
执行情况:
xpleaf@xpleaf-machine:/mnt/hgfs/Python/day4/blog$ python wraper.py 
Hello, I am xpleaf.
This project costs:  1.00269603729

    虽然这样做是达到了扩展该接口的目的,但当出现下面的限制时,也许就不那么适用了:

1.第一个条件仍然是需要对该接口函数进行扩展,如计算执行时间

2.第二个条件则是不能改变原来接口的源代码

    

    因此这样的话,上面的方法就不适用了,但是尽管如此,我们仍然可以使用下面的替代方法,把上面的程序修改一下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
import  time
 
def sayHi():
         time.sleep( 1 )
         print  'Hello, I am xpleaf.'
 
 
def time_counter():
         start = time.time()
         sayHi()
         end = time.time()
         print  'The project costs:' , end - start
 
 
time_counter()

    执行情况如下:

1
2
3
xpleaf@xpleaf-machine:/mnt/hgfs/Python/day4/blog$ python wraper.py 
Hello, I am xpleaf.
The project costs:  1.00348091125

    尽管上面的方法还是可以暂时缓解一下情况,但当出现下面的需求时:

1.第一个条件仍然是需要对该接口函数进行扩展,如计算执行时间

2.第二个条件则是不能改变原来接口的源代码

3.第三个条件则是不能改变原来接口的调用方式

    

    显然第二个方法不满足第三个条件,因为我们是通过新定义一个函数来进行该操作的,已经改变了原来接口的调用方式,这时候就得使用Python装饰器了,把上面的代码修改为如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
import  time
 
 
def time_counter(func):
 
     def wrapper():
         start = time.time()
         func()
         end = time.time()
         print  'The project costs:' , end - start
     return  wrapper
 
@time_counter
def sayHi():
     time.sleep( 1 )
     print  'Hello, I am xpleaf.'
 
sayHi()

    执行情况如下:

1
2
3
xpleaf@xpleaf-machine:/mnt/hgfs/Python/day4/blog$ python wraper.py 
Hello, I am xpleaf.
The project costs:  1.00221300125

    可以看到,满足了上面需要的三个条件,而且如果需要对多个函数接口进行相同的扩展时,只需要在定义调用接口的前面加上@function_name就可以了,上面的代码情况,其实又类似下面的情况:

1
2
3
xpleaf@xpleaf-machine:/mnt/hgfs/Python/day4/blog$ python wraper.py 
Hello, I am xpleaf.
The project costs:  1.00514888763

    执行情况如下:

1
2
3
xpleaf@xpleaf-machine:/mnt/hgfs/Python/day4/blog$ python wraper.py 
Hello, I am xpleaf.
The project costs:  1.00514888763

    当然就装饰器来说,肯定是要使用前面的方法了。

相关文章
|
22天前
|
Python
深入理解Python装饰器:从入门到实践####
本文旨在通过简明扼要的方式,为读者揭开Python装饰器的神秘面纱,从基本概念、工作原理到实际应用场景进行全面解析。不同于常规的摘要仅概述内容概要,本文将直接以一段精炼代码示例开篇,展示装饰器如何优雅地增强函数功能,激发读者探索兴趣,随后深入探讨其背后的机制与高级用法。 ####
47 11
|
19天前
|
设计模式 缓存 开发者
深入浅出Python装饰器
【10月更文挑战第39天】本文将通过浅显易懂的语言和生动的比喻,带你探索Python中一个神奇而又强大的特性——装饰器。我们将一起揭开装饰器的神秘面纱,了解它的工作原理,并通过实际代码示例学习如何应用它来美化我们的代码。无论你是编程新手还是有经验的开发者,这篇文章都将为你打开一扇新的大门,让你的代码更加优雅和高效。
|
19天前
|
缓存 测试技术 数据库
深入理解Python中的装饰器
在本文中,我们将探讨Python语言中一个强大而灵活的特性——装饰器。装饰器允许开发者在不修改原有函数或方法代码的情况下增加额外的功能,这大大提高了代码的复用性和可读性。通过具体示例和应用场景的讲解,本篇文章旨在为读者提供一个关于如何使用装饰器的全面指南,包括装饰器的定义、使用场景、以及如何自定义装饰器等内容。
|
24天前
|
设计模式 Python
掌握Python中的装饰器
【10月更文挑战第34天】装饰器是Python中一种强大的工具,它允许我们在不修改原函数代码的情况下增加其功能。本文通过简单易懂的语言和实例,引导你理解装饰器的概念、种类及其应用,帮助你在编程实践中灵活使用这一高级特性。
|
1天前
|
存储 缓存 Python
Python中的装饰器深度解析与实践
在Python的世界里,装饰器如同一位神秘的魔法师,它拥有改变函数行为的能力。本文将揭开装饰器的神秘面纱,通过直观的代码示例,引导你理解其工作原理,并掌握如何在实际项目中灵活运用这一强大的工具。从基础到进阶,我们将一起探索装饰器的魅力所在。
|
14天前
|
开发框架 缓存 测试技术
Python中的装饰器:魔法般的功能增强
在Python编程中,装饰器是一种强大而灵活的工具,它允许开发者修改或扩展函数和类的行为。本文将深入探讨Python装饰器的工作原理,并通过实例演示如何创建和使用自定义装饰器来增强代码的功能性和可读性。我们将从基础概念讲起,逐步深入到高级应用,揭示装饰器背后的“魔法”,并展示它们在实际开发中的多种用途。
|
20天前
|
缓存 监控 测试技术
Python中的装饰器:功能扩展与代码复用的利器###
本文深入探讨了Python中装饰器的概念、实现机制及其在实际开发中的应用价值。通过生动的实例和详尽的解释,文章展示了装饰器如何增强函数功能、提升代码可读性和维护性,并鼓励读者在项目中灵活运用这一强大的语言特性。 ###
|
23天前
|
缓存 开发者 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
【10月更文挑战第35天】装饰器在Python中是一种强大的工具,它允许开发者在不修改原有函数代码的情况下增加额外的功能。本文旨在通过简明的语言和实际的编码示例,带领读者理解装饰器的概念、用法及其在实际编程场景中的应用,从而提升代码的可读性和复用性。
|
18天前
|
设计模式 缓存 开发框架
Python中的装饰器:从入门到实践####
本文深入探讨了Python中装饰器的工作原理与应用,通过具体案例展示了如何利用装饰器增强函数功能、提高代码复用性和可读性。读者将学习到装饰器的基本概念、实现方法及其在实际项目开发中的实用技巧。 ####
26 3
|
24天前
|
设计模式 缓存 监控
Python中的装饰器:代码的魔法增强剂
在Python编程中,装饰器是一种强大而灵活的工具,它允许程序员在不修改函数或方法源代码的情况下增加额外的功能。本文将探讨装饰器的定义、工作原理以及如何通过自定义和标准库中的装饰器来优化代码结构和提高开发效率。通过实例演示,我们将深入了解装饰器的应用,包括日志记录、性能测量、事务处理等常见场景。此外,我们还将讨论装饰器的高级用法,如带参数的装饰器和类装饰器,为读者提供全面的装饰器使用指南。