Python函数式编程装饰器的示例分析

这篇文章给大家分享的是有关python函数式编程装饰器的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

一、装饰器的本质：

装饰器（decorator）本质是函数闭包（function closure）的语法糖（Syntactic sugar）

函数闭包（function closure）：

函数闭包是函数式语言（函数是一等公民，可作为变量使用）中的术语。函数闭包：一个函数，其参数和返回值都是函数，用于增强函数功能，面向切面编程（AOP）

import time# 控制台打印100以内的奇数：def print_odd():    for i in range(100):        if i % 2 == 1:            print(i)# 函数闭包：用于增强函数func：给函数func增加统计时间的功能：def count_time_wrapper(func):    def improved_func():        start_time = time.time()        func()        end_time = time.time()        print(f"It takes {end_time - start_time} S to find all the odds in range !!!")    return improved_funcif __name__ == '__main__':    # 调用count_time_wrapper增强函数    print_odd = count_time_wrapper(print_odd)    print_odd()

闭包本质上是一个函数，闭包函数的传入参数和返回值都是函数，闭包函数得到返回值函数是对传入函数增强后的结果。

日志装饰器：

def log_wrapper(func):    """    闭包,用于增强函数func: 给func增加日志功能    """    def improved_func():        start_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))  # 起始时间        func()  # 执行函数        end_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))  # 结束时间        print("Logging: func:{} runs from {} to {}".fORMat(func.__name__, start_time, end_time))    return improved_func

二、装饰器使用方法：

通过装饰器进行函数增强，只是一种语法糖，本质上跟上个程序（使用函数闭包）完全一致。

import time# 函数闭包：用于增强函数func：给函数func增加统计时间的功能：def count_time_wrapper(func):    def improved_func():        start_time = time.time()        func()        end_time = time.time()        print(f"It takes {end_time - start_time} S to find all the odds in range !!!")    return improved_funC# 控制台打印100以内的奇数：@count_time_wrapper  # 添加装饰器def print_odd():    for i in range(100):        if i % 2 == 1:            print(i)if __name__ == '__main__':    # 使用  @装饰器（增强函数名） 给当前函数添加装饰器，等价于执行了下面这条语句：    # print_odd = count_time_wrapper(print_odd)    print_odd()

装饰器在第一次调用被装饰函数时进行增强，只增强一次，下次调用仍然是调用增强后的函数，不会重复执行增强！

保留函数参数和返回值的函数闭包：

• 之前所写的函数闭包，在增强主要功能函数时，没有保留原主要功能函数的参数列表和返回值。

• 一个保留参数列表和返回值的函数闭包写法：

def general_wrapper(func):    def improved_func(*args, **kwargs):        # 增强函数功能：        ret = func(*args, **kwargs)        # 增强函数功能：        return ret    return improved_func

优化装饰器（参数传递、设置返回值）： 

import time# 函数闭包：用于增强函数func：给函数func增加统计时间的功能：def count_time_wrapper(func):    # 增强函数：    def improved_func(*args, **kwargs):        start_time = time.time()        result = func(*args, **kwargs)        end_time = time.time()        print(f"It takes {end_time - start_time} S to find all the odds in range !!!")        # 原函数返回值        return result    return improved_func# 计算0-lim奇数之和：@count_time_wrapperdef count_odds(lim):    cnt = 0    for i in range(lim):        if i % 2 == 1:            cnt = cnt + i    return cntif __name__ == '__main__':    result = count_odds(10000000)    print(f"计算结果为{result}!")

三、多个装饰器的执行顺序：

# 装饰器1：def wrapper1(func1):    print("set func1")  # 在wrapper1装饰函数时输出    def improved_func1(*args, **kwargs):        print("call func1")  # 在wrapper1装饰过的函数被调用时输出        func1(*args, **kwargs)        return None    return improved_func1# 装饰器2：def wrapper2(func2):    print("set func2")  # 在wrapper2装饰函数时输出    def improved_func2(*args, **kwargs):        print("call func1")  # 在wrapper2装饰过的函数被调用时输出        func2(*args, **kwargs)        return None    return improved_func2@wrapper1@wrapper2def original_func():    passif __name__ == '__main__':    original_func()    print("------------")    original_func()

这里得到的执行结果是，wrapper2装饰器先执行，原因是因为：程序从上往下执行，当运行到：

@wrapper1@wrapper2def original_func():    pass

这段代码时，使用函数闭包的方式解析为：

original_func = wrapper1(wrapper2(original_func))

所以先进行wrapper2装饰，然后再对被wrapper2装饰完成的增强函数再由wrapper1进行装饰，返回最终的增强函数。

四、创建带参数的装饰器：

装饰器允许传入参数，一个携带了参数的装饰器将有三层函数，如下所示：

import functoolsdef log_with_param(text):    def decorator(func):        @functools.wraps(func)        def wrapper(*args, **kwargs):            print('call %s():' % func.__name__)            print('args = {}'.format(*args))            print('log_param = {}'.format(text))            return func(*args, **kwargs)        return wrapper    return decorator@log_with_param("param!!!")def test_with_param(p):    print(test_with_param.__name__)if __name__ == '__main__':    test_with_param("test")

将其 @语法 去除，恢复函数调用的形式：

# 传入装饰器的参数，并接收返回的decorator函数decorator = log_with_param("param!!!")# 传入test_with_param函数wrapper = decorator(test_with_param)# 调用装饰器函数wrapper("I'm a param")

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