当面试官问你:什么是Python装饰器?
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作者:武沛齐
出处:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/
1.必备
#### 第一波 ####
def foo():
print('foo')
foo #表示是函数
foo() #表示执行foo函数
#### 第二波 ####
def foo():
print('foo')
foo = lambda x: x + 1
foo(1) # 执行下面的lambda表达式,而不再是原来的foo函数,因为函数 foo 被重新定义了
2.需求来了
初创公司有N个业务部门,1个基础平台部门,基础平台负责提供底层的功能,如:数据库操作
、redis调用
、监控API
等功能。业务部门使用基础功能时,只需调用基础平台提供的功能即可。如下:
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def f1():
print('f1')
def f2():
print('f2')
def f3():
print('f3')
def f4():
print('f4')
############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############
f1()
f2()
f3()
f4()
############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############
f1()
f2()
f3()
f4()
目前公司有条不紊的进行着,但是,以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证
相关的问题,即:基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构,为平台提供的所有功能添加验证机制,即:执行功能前,先进行验证。
老大把工作交给 Low B,他是这么做的:
跟每个业务部门交涉,每个业务部门自己写代码,调用基础平台的功能之前先验证。诶,这样一来基础平台就不需要做任何修改了。
当天Low B 被开除了…老大把工作交给 Low BB,他是这么做的:
只对基础平台的代码进行重构,让N业务部门无需做任何修改
过了一周 Low BB 被开除了…
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def f1():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print('f1')
def f2():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print('f2')
def f3():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print('f3')
def f4():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print('f4')
############### 业务部门不变 ###############
### 业务部门A 调用基础平台提供的功能###
f1()
f2()
f3()
f4()
### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###
f1()
f2()
f3()
f4()
老大把工作交给 Low BBB,他是这么做的:
只对基础平台的代码进行重构,其他业务部门无需做任何修改。
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def check_login():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
pass
def f1():
check_login()
print('f1')
def f2():
check_login()
print('f2')
def f3():
check_login()
print('f3')
def f4():
check_login()
print('f4')
老大看了下Low BBB 的实现,嘴角漏出了一丝的欣慰的笑,语重心长的跟Low BBB聊了个天:
老大说:
写代码要遵循开发封闭
原则,虽然这个原则是用的面向对象开发,但是也适用于函数式编程,简单来说,它规定已经实现的功能代码不允许被修改,但可以被扩展,即:
封闭:已实现的功能代码块
开放:对扩展开发
如果将开放封闭原则应用在上述需求中,那么就不允许在函数f1 f2 f3 f4
的内部进行修改代码,老板就给了Low BBB一个实现方案:
def w1(func):
def inner():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func()
return inner
def f1():
print('f1')
def f2():
print('f2')
def f3():
print('f3')
def f4():
print('f4')
对于上述代码,也是仅仅对基础平台的代码进行修改,就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4
之前都进行验证操作,并且其他业务部门无需做任何操作。
Low BBB心惊胆战的问了下,这段代码的内部执行原理是什么呢?
老大正要生气,突然Low BBB的手机掉到地上,恰恰屏保就是Low BBB的女友照片,老大一看一紧一抖,喜笑颜开,交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了:
单独以f1为例:
def w1(func):
def inner():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func()
return inner
def f1():
print('f1')
当写完这段代码后(函数未被执行、未被执行、未被执行),python解释器就会从上到下解释代码,步骤如下:
def w1(func): ==>
将w1
函数加载到内存@w1
没错,从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码,因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。
从表面上看解释器着实会执行这两句,但是 @w1
这一句代码里却有大文章,@函数名
是python的一种语法糖。
如上例@w1
内部会执行以下操作:
执行
w1
函数,并将@w1
下面的 函数 作为w1
函数的参数,即:@w1 等价于 w1(f1)
。
所以,内部就会去执行:
def inner:
#验证
return f1() # func是参数,此时 func 等于 f1
return inner # 返回的 inner,inner代表的是函数,非执行函数
其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中。
将执行完的
w1
函数返回值
赋值给@w1
下面的函数的函数名
w1
函数的返回值是:
def inner:
#验证
return 原来f1() # 此处的 f1 表示原来的f1函数
然后,将此返回值再重新赋值
给 f1
,即:
新f1 = def inner:
#验证
return 原来f1()
所以,以后业务部门想要执行 f1
函数时,就会执行 新f1
函数,在 新f1
函数内部先执行验证
,再执行原来的f1
函数,然后将 原来f1
函数的返回值 返回给了业务调用者。
如此一来, 即执行了验证
的功能,又执行了原来f1
函数的内容,并将原f1函数返回值
返回给业务调用着。
Low BBB 你明白了吗?要是没明白的话,我晚上去你家帮你解决吧!!!
先把上述流程看懂,之后还会继续更新…
3.问答时间
问题:被装饰的函数如果有参数呢?
一个参数:
def w1(func):
def inner(arg):
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(arg)
return inner
def f1(arg):
print('f1')
两个参数:
def w1(func):
def inner(arg1,arg2):
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(arg1,arg2)
return inner
def f1(arg1,arg2):
print('f1')
三个参数:
def w1(func):
def inner(arg1,arg2,arg3):
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(arg1,arg2,arg3)
return inner
def f1(arg1,arg2,arg3):
print('f1')
问题:可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器?
def w1(func):
def inner(*args,**kwargs):
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(*args,**kwargs)
return inner
def f1(arg1,arg2,arg3):
print('f1')
问题:一个函数可以被多个装饰器装饰吗?
def w1(func):
def inner(*args,**kwargs):
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(*args,**kwargs)
return inner
def w2(func):
def inner(*args,**kwargs):
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(*args,**kwargs)
return inner
def f1(arg1,arg2,arg3):
print('f1')
问题:还有什么更吊的装饰器吗?
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
def Before(request,kargs):
print('before')
def After(request,kargs):
print('after')
def Filter(before_func,after_func):
def outer(main_func):
def wrapper(request,kargs):
before_result = before_func(request,kargs)
if(before_result != None):
return before_result;
main_result = main_func(request,kargs)
if(main_result != None):
return main_result;
after_result = after_func(request,kargs)
if(after_result != None):
return after_result;
return wrapper
return outer
def Index(request,kargs):
print('index')
4.functools.wraps
上述的装饰器虽然已经完成了其应有的功能,即:装饰器内的函数代指了原函数,注意其只是代指而非相等,原函数的元信息没有被赋值到装饰器函数内部。例如:函数的注释信息。
def outer(func):
def inner(*args, **kwargs):
print(inner.__doc__) # None
return func()
return inner
def function():
"""
asdfasd
:return:
"""
print('func')
如果使用@functools.wraps
装饰装饰器内的函数,那么就会代指元信息和函数。
def outer(func):
def inner(*args, **kwargs):
print(inner.__doc__) # None
return func()
return inner
def function():
"""
asdfasd
:return:
"""
print('func')
至此,关于Python装饰器的介绍就完毕了,你get到了吗?
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