python装饰器三种装饰模式的简单分析

学设计模式中有个装饰模式,用java实现起来不是很难,但是远远没有python简单,难怪越来越火了!

这里就简单讨论下python的几种装饰模式:

一无参装饰器:

# 装饰器
import time
 
 
# 装饰器,记录函数运行时间
def decorator01(fun):
 def wapper():
  stime = time.time()
  fun()
  etime = time.time()
  print("fun run time is {TIME}".format(TIME=etime - stime))
 return wapper # 必须要返回一个函数的内存地址
 
 
# 使用装饰器装饰某个函数,等价于 test01=decorator01(test01),
# 即将test01实际引用变成wapper函数内存地址,所以执行test01实际是执行wapper
@decorator01
def test01():
 time.sleep(2)
 print("test01 is running")
 
 
test01() # 不修改代码和调用方式,实现添加记录时间功能

二函数带参装饰器:

# 装饰器
import time
 
 
# 装饰器,记录函数运行时间
def decorator01(fun):
 def wapper(*args, **kwargs): # 使用非固定参数,无论参数是什么,都可以传递进来
  stime = time.time()
  fun(*args, **kwargs)
  etime = time.time()
  print("fun run time is {TIME}".format(TIME=etime - stime))
 return wapper # 必须要返回一个函数的内存地址
 
 
# test01() = wapper(), 所以装饰器加参数是给嵌套函数加参数
@decorator01
def test01(args1):
 time.sleep(2)
 print("参数是 {NAME} ".format(NAME=args1))
 
 
test01("侯征") # 不修改代码和调用方式,实现添加记录时间功能

三装饰器本身带参数的装饰器:

# 装饰器
import time
 
 
# 如果装饰器有参数,最外层是装饰器的参数
def decorator01(*args, **kwargs):
 print("装饰器参数:", *args, **kwargs)
 def out(fun): #第二层才是接受的函数
  def wapper(*args, **kwargs): # 使用非固定参数,无论参数是什么,都可以传递进来
   stime = time.time()
   fun(*args, **kwargs)
   etime = time.time()
   print("fun run time is {TIME}".format(TIME=etime - stime))
 
  return wapper # 必须要返回一个函数的内存地址
 return out # 要返回装饰函数的内存地址
 
 
# 装饰器本身带参数,此时 decorator01(arg)=out,即相当于 @out装饰test01,所以 test01=out(fun)=wapper
@decorator01(1)
def test01(args1):
 time.sleep(2)
 print("参数是 {NAME} ".format(NAME=args1))
 
 
test01("侯征") # 不修改代码和调用方式,实现添加记录时间功能

　　这种一开始挺难理解的,但是只要记住一点,@语法糖装饰器的作用就是给被装饰的函数重新赋一个函数的内存地址,即装饰器内部定义的那个

和你直接fun01=decorator(fun),然后 fun01()是一样的,只是这样写不用改变原来调用方式

@decorator

def fun():

即就是 fun=decorator(fun) 所以,当装饰器有参数时,还需要返回一个函数,这个函数才是用来装饰作用的, decorator(1)=out, 即 fun=out(fun) !!

所以外面再包一层就行了,其实就相当于@decorator(1)=@out,即 decorator(1)=out ,实际装饰器时out,只不过decorator(1)返回了一个out 这样理解就简单多了 ,无参的@就是起赋值作用

以上就是python装饰器三种装饰模式的简单分析的详细内容，更多关于python 装饰模式的资料请关注自学编程网其它相关文章！

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