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  • (转)5个案例详解装饰器 | 手把手教你入门Python之四十六

    原文:https://developer.aliyun.com/article/766149

    装饰器

    装饰器是程序开发中经常会⽤到的⼀个功能,⽤好了装饰器,开发效率如⻁添翼,所以这也是Python⾯试中必问的问题。但对于好多初次接触这个知识的⼈来讲,这个功能有点绕,⾃学时直接绕过去了,然后⾯试问到了就挂了,因为装饰器是程序开发的基础知识,这个都不会,别跟⼈家说你会Python, 看了下⾯的⽂章,保证你学会装饰器。

    1、先明⽩这段代码

    #### 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() # 执⾏lambda表达式,⽽不再是原来的foo函数,因为foo这个名字被重新指向了另外⼀个匿名函数

    函数名仅仅是个变量,只不过指向了定义的函数⽽已,所以才能通过 函数名()调⽤,如果 函数名=xxx被修改了,那么当在执⾏ 函数名()时,调⽤的就不知之前的那个函数了

    2、需求来了

    初创公司有N个业务部⻔,基础平台部⻔负责提供底层的功能,如:数据库操作、redis调⽤、监控API等功能。业务部⻔使⽤基础功能时,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')
    ############### 业务部⻔A 调⽤基础平台提供的功能 ###############
    f1()
    f2()
    f3()
    f4()
    ############### 业务部⻔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:

    跟每个业务部⻔交涉,每个业务部⻔⾃⼰写代码,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。太棒了,有充⾜的时间泡妹⼦...

    当天Low B 被开除了…

    ⽼⼤把⼯作交给 Low BB,他是这么做的:

    ############### 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')
    ############### 业务部⻔不变 ###############
    ### 业务部⻔A 调⽤基础平台提供的功能###
    f1()
    f2()
    f3()
    f4()
    ### 业务部⻔B 调⽤基础平台提供的功能 ###
    f1()
    f2()
    f3()
    f4()

    过了⼀周 Low BB 被开除了…

    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,其他业务部⻔⽆需做任何修改

    ############### 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,嘴⻆漏出了⼀丝的欣慰的笑,语重⼼⻓的跟Low BBB聊了个天:

    老大说:

    写代码要遵循 开放封闭 原则,虽然在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
     func()
     return inner
    @w1
    def f1():
     print('f1')
    @w1
    def f2():
     print('f2')
    @w1
    def f3():
     print('f3')
    @w1
    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,并且其他业务部⻔⽆需做任何操作。
    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,恰巧屏保就是Low BBB的⼥友照⽚,⽼⼤⼀看⼀紧⼀抖,喜笑颜开,决定和Low BBB交个好朋友。
    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
     func()
     return inner
    @w1
    def f1():
     print('f1')

    python解释器就会从上到下解释代码,步骤如下:

    1. def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
    2. @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。

    上例@w1内部会执⾏⼀下操作:

    执⾏w1函数

    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 1
     #验证 2
     #验证 3
     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
    w1的返回值

    将执⾏完的w1函数返回值 赋值 给@w1下⾯的函数的函数名f1 即将w1的返回值再重新赋值给 f1,即:

    新f1 = def inner():
     #验证 1
     #验证 2
     #验证 3
     原来f1()
     return inner

    所以,以后业务部⻔想要执⾏ 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 返回给业务调⽤者。
    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!!!

    3. 再议装饰器

    # 定义函数:完成包裹数据
    def makeBold(fn):
     def wrapped():
     return "<b>" + fn() + "</b>"
     return wrapped
    # 定义函数:完成包裹数据
    def makeItalic(fn):
     def wrapped():
     return "<i>" + fn() + "</i>"
     return wrapped
    @makeBold
    def test1():
     return "hello world-1"
    @makeItalic
    def test2():
     return "hello world-2"
    @makeBold
    @makeItalic
    def test3():
     return "hello world-3"
    print(test1())
    print(test2())
    print(test3())

    运行结果;

    <b>hello world-1</b>
    <i>hello world-2</i>
    <b><i>hello world-3</i><b>

    4. 装饰器(decorator)功能

    1. 引⼊⽇志
    2. 函数执⾏时间统计
    3. 执⾏函数前预备处理
    4. 执⾏函数后清理功能
    5. 权限校验等场景
    6. 缓存

    5. 装饰器示例

    例1:⽆参数的函数

    def check_time(action):
     def do_action():
     action()
     return do_action
    @check_time
    def go_to_bed():
     print('去睡觉')
    go_to_bed()

    上⾯代码理解装饰器执⾏为可理解成

    result = check_time(go_to_bed) # 把go_to_bed 当做参数传⼊给 check_time函数,再定义⼀个
    变量⽤来保存check_time的运⾏结果
    result() # check_time 函数的返回值result是⼀个函数, result()再调⽤这个函数,让它再调⽤go_
    to_bed函数

    例2:被装饰的函数有参数

    def check_time(action):
     def do_action(a,b):
     action(a,b)
     return do_action
    @check_time
    def go_to_bed(a,b):
     print('{}去{}睡觉'.format(a,b))
    go_to_bed("zhangsan","床上“)
    

    例3:被装饰的函数有不定⻓参数

    def test(cal):
     def do_cal(*args,**kwargs):
     cal(*args,**kwargs)
     return do_cal
    @test
    def demo(*args):
     sum = 0
     for x in args:
     sum +=x
     print(sum)
    demo(1, 2, 3, 4)

    例4:装饰器中的return

    def test(cal):
     def do_cal(*args,**kwargs):
     return cal(*args,**kwargs) # 需要再这⾥写return语句,表示调⽤函数,获取函数的返回
    值并返回
     return do_cal
    @test
    def demo(a,b):
     return a + b
    print(demo(1, 2)) #3

    总结:
    ⼀般情况下为了让装饰器更通⽤,可以有return

    例5:装饰器带参数

    def can_play(clock):
        print('最外层函数被调用了,clock = {}'.format(clock))
        def handle_action(fn):
            def do_action(name, game):
                if clock < 21:
                    fn(name, game)
                else:
                    print('太晚了,不能玩儿游戏了')
    
            return do_action
    
        return handle_action
    
    @can_play(20)  # 装饰器函数带参数
    def play_game(name, game):
        print(name + '正在玩儿' + game)
    
    play_game('张三', '王者荣耀')

    1、调用can_play函数,并将12传递给clock
    2、再调用handle_action方法,把play_game传递给fn
    3、此时再调用play_game其实调用的就是do_action

    提⾼:使⽤装饰器实现权限验证

    以下代码不要求掌握,如果能看懂最好,如果能⾃⼰⼿动写出来,那就太棒了!

    def outer_check(base_permission):
        def check_permission(action):
            def do_action(my_permission):
                if my_permission & base_permission:
                    return action(my_permission)
                else:
                    return '对不起,您不具有该权限'
                return do_action
            return check_permission
            
            
    READ_PERMISSION = 1
    WRITE_PERMISSION = 2
    EXECUTE_PERMISSION = 4
    
    
    @outer_check(base_permission=READ_PERMISSION)
    def read(my_permission):
        return '读取数据'
    
    @outer_check(base_permission=WRITE_PERMISSION)
    def write(my_permission):
        return '写⼊数据'
    
    @outer_check(base_permission=EXECUTE_PERMISSION)
    def execute(my_permission):
        return '执⾏程序'
    
    print(read(5))

    image.png

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    装饰器的高级使用

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