本文共 2289 字,大约阅读时间需要 7 分钟。
装饰器是Python中一个非常强大的工具,可以用来简化代码,提高代码的可读性和维护性。但对于装饰器本身的学习,很多人往往只停留在基础知识,面对带参数装饰器时常常感到无从下手。本文将为大家带来装饰器进阶的内容,帮助大家彻底掌握装饰器的使用技巧。
装饰器在实际应用中经常需要灵活的功能扩展,而带参数装饰器正是解决这一需求的重要方式。我们通过一个实际案例,从零开始搭建一个带参数装饰器的完整结构,这将帮助大家更好地理解与实现带参数装饰器的功能。
客户的需求是“周一到周五的交易记录不需要保存,而周六和周日的交易记录需要保存到日志文件中”。通过装饰器的特性,我们可以为原有的交易记录函数添加新的功能。但问题在于,怎么让装饰器在不同时间记录交易日志?
这时候,带参数装饰器的力量就显现出来了。我们可以通过传递一个额外的参数来判断当前是否是工作日。如果是工作日,就不保存交易记录;如果不是工作日,就保存交易记录。
我们设计一个参数为chk
的装饰器,chk
的值决定了是否记录交易日志。具体实现如下:
import functoolsfrom datetime import datetimedef check_week(chk): def inner(func): @functools.wraps(func) def inner.chk(*args, **kwargs): if chk: with open('log.txt', 'a', 'utf8') as f: f.write(f'交易记录:折扣值是{args[0]},商品单价{args[1]},商品数量{args[2]},交易时间是{datetime.now()}\n') return func(*args, **kwargs) return inner.chk return inner
check_week(chk)
接收一个额外的chk
参数,并返回第二层函数inner
。inner(func)
接收被装饰的函数func
,并返回第三层函数inner.chk
。inner.chk(*args, **kwargs)
接收被装饰函数的所有参数。根据chk
的值决定是否执行日志记录操作。在实际开发中,带参数装饰器的应用场景非常丰富。例如:
通过将逻辑条件嵌入装饰器,我们可以在不修改业务逻辑文件的前提下灵活调整功能。
带参数装饰器至少包含三层结构:
具体来说:
chk
参数。在前面的案例中,我们已经实现了一个简单的带参数装饰器。以下是这段代码的详细解码:
def check_week(chk): def inner(func): @functools.wraps(func) def inner_chk(*args, **kwargs): if chk: with open('log.txt', 'a', 'utf8') as f: f.write(f'交易记录:折扣值是{args[0]},商品单价{args[1]},商品数量{args[2]},交易时间是{datetime.now()}\n') return func(*args, **kwargs) return inner_chk return inner
check_week(chk)
:接收一个布尔值chk
,判断是否需要记录交易日志。inner(func)
:接收被装饰的函数func
,并返回一个新的函数inner_chk
。inner_chk(*args, **kwargs)
:接收函数func
的所有参数。根据chk
的值决定是否记录日志。带参数装饰器可以用在以下场景:
除了自定义装饰器,Python社区提供了许多实用装饰器,例如:
@functools.wraps
:用于保留装饰器的元信息。@ |_|
:用于格式化输出。此外,第三方库如numba
提供了即时编译装饰器@jit
,可以显著提升Python函数的运行效率。
functools.wraps
保持元信息。掌握装饰器的使用,将极大地提升你的Python代码编写能力。
转载地址:http://iirqz.baihongyu.com/