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python之装饰器进阶
阅读量:680 次
发布时间:2019-03-16

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。

案例分析

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。

装饰器的实现

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 functools
from datetime import datetime
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

参数解析与执行

  • 第一层check_week(chk)接收一个额外的chk参数,并返回第二层函数inner
  • 第二层inner(func)接收被装饰的函数func,并返回第三层函数inner.chk
  • 第三层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。

  • 装饰器的高级应用

    在实际开发中,带参数装饰器的应用场景非常丰富。例如:

  • 日志记录:根据业务逻辑判断是否需要记录日志。
  • 性能监控:在函数执行前后记录性能指标。
  • 环境切换:在不同的环境(如测试环境和生产环境)间切换函数行为。
  • 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。

    装饰器的深入拓展

    带参数装饰器至少包含三层结构:

  • 接收装饰器自身参数。
  • 接收被装饰函数及其参数。
  • 根据装饰器的参数条件判断是否执行特定操作。
  • 具体来说:

  • 第一层:定义装饰器并接收chk参数。
  • 第二层:定义一个中间函数接收被装饰函数。
  • 第三层:定义最终执行日志记录或其他逻辑的函数。

  • 装饰器的实际案例

    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。

  • 装饰器的应用场景

    带参数装饰器可以用在以下场景:

  • 环境切换:区分测试环境和生产环境。
  • 性能监控:记录函数的执行时间。
  • 日志记录:不同的业务场景需要不同的日志记录规则。

  • 装饰器的补充学习

    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。


    装饰器学习总结

  • 基础概念:装饰器是一种允许你在不修改函数定义之间扩展函数行为的工具。
  • 核心原理:装饰器本身是一个函数,通常采用functools.wraps保持元信息。
  • 参数装饰器:通过额外的参数实现灵活功能扩展。
  • 实践场景:适用于日志记录、性能监控、环境切换等多种场景。
  • 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/

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