装饰器是一个函数,一个用来包装函数的函数，装饰器在函数申明（不需要调用）完成的时候被调用，调用之后返回一个修改之后的函数对象，将其重新赋值原来的标识符，并永久丧失对原始函数对象的访问。对某个方法应用了装饰方法后， 其实就改变了被装饰函数名称所引用的函数代码块入口点，使其重新指向了由装饰方法所返回的函数入口点。
无参数装饰器-包装无参数函数
这是一个打印log的decorator，此时输出了函数名、返回值、运行时间。
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import time
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from functools import wraps
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def log(func):
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@wraps(func)
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def wrapper():
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print("function runing")
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ts = time.time()
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result = func()
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te = time.time()
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print("function = {0}".format(func.__name__))
-
print(" return = {0}".format(result))
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print(" time = %.6f sec" % (te - ts))
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return wrapper
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@log
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def sum():
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x = 1
-
y = 2
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return x + y
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sum()
运行结果:
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function runing
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function = sum
-
return = 3
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time = 0.000001 sec
代码中在sum函数上一行添加@log相当于执行了语句:
sum = log(sum)
由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的sum()函数仍然存在，只是现在同名的sum变量指向了新的函数，于是调用sum()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数
无参数装饰器-包装有参数函数
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import time
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from functools import wraps
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def log(func):
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@wraps(func)
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def wrapper(*args, **kwargs): # 接受传入的参数
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print("function runing")
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ts = time.time()
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result = func(*args, *kwargs) # 函数使用传入的参数
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te = time.time()
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print(" function = {0}".format(func.__name__))
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print("arguments = {0} {1}".format(args, kwargs))
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print(" return = {0}".format(result))
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print(" time = %.6f sec" % (te - ts))
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return wrapper
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@log
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def sum(x,y):
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return x + y
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sum(1,2)
运行结果：
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function runing
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function = sum
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arguments = (1, 2)
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return = 3
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time = 0.000004 sec
带参数装饰器 – 包装无参数函数
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import time
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from functools import wraps
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def log(name):
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def decora(func):
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@wraps(func)
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def wrapper():
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print("name : {0}".format(name))
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print("function runing")
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ts = time.time()
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result = func()
-
te = time.time()
-
print(" function = {0}".format(func.__name__))
-
print(" return = {0}".format(result))
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print(" time = %.6f sec" % (te - ts))
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return wrapper
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return decora
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@log('MagicRoc')
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def sum():
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x = 1
-
y = 2
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return x + y
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sum()
运行结果:
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name : MagicRoc
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function runing
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function = sum
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return = 3
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time = 0.000002 sec
此时代码中在sum函数上一行添加@log(‘MagicRoc’)相当于执行了语句:
sum = log('MagicRoc')(sum)
首先执行log(‘MagicRoc’)，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是sum函数，返回值最终是wrapper函数。
不同在于：比上一层多了一层封装，先传递参数，再传递函数名
带参数装饰器 – 包装有参数函数
运行结果：
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name : MagicRoc
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function runing
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function = sum
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arguments = (1, 2) {}
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return = 3
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time = 0.000002 sec
多个Decrorator
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from functools import wraps
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def div(cla):
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def decara(func):
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@wraps(func)
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def wrapper(*args,**kwargs):
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return "<div class = %s > %s </div>" % (cla, func())
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return wrapper
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return decara
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def h1(cla):
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def decara(func):
-
@wraps(func)
-
def wrapper(*args,**kwargs):
-
return "<h1 class = %s > %s </h1>" % (cla,func())
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return wrapper
-
return decara
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@div('divclass')
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@h1('h1class')
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def hello():
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return 'hello world'
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print( hello())
装饰器的顺序很重要:
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@A
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@B
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@C
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def f ():
等价于:
f = A(B(C(f)))
代码运行过程中中hello先指向了h1中的wrapper，又指向了div中的wrapper。
h1中的func指向的是要修饰的函数本身，而div中的func指向的是h1中的wrapper函数。
装饰器类
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from functools import wraps
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import time
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class log(object):
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def __init__(self,name):
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self.name = name
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def __call__(self,func):
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@wraps(func)
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def wrapper(*args, **kwargs):
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print("name : {0}".format(self.name))
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print("function runing")
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ts = time.time()
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result = func(*args, **kwargs)
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te = time.time()
-
print(" function = {0}".format(func.__name__))
-
print("arguments = {0} {1}".format(args, kwargs))
-
print(" return = {0}".format(result))
-
print(" time = %.6f sec" % (te - ts))
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return wrapper
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@log('MagicRoc')
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def sum():
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x = 1
-
y = 2
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return x + y
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sum()
将装饰器定义为类的一部分
用类方法作为装饰器函数和普通函数作为装饰器函数极其相似
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from functools import wraps
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class A:
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def decorator(self, func):
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@wraps(func)
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def wrapper(*args, **kwargs):
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return func(*args, **kwargs)
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return wrapper
使用的时候：
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a = A()
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@a.decorator
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def fun():
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pass
Flask 通过URL的路由来调用相关注册的函数就是将装饰器定义为类的一部分
理解Flask 路由注册回调函数
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class MyApp():
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def __init__(self):
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self.func_map = {}
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def register(self, name):
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def func_wrapper(func):
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self.func_map[name] = func
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return func
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return func_wrapper
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def call_method(self, name=None):
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func = self.func_map.get(name, None)
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if func is None:
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raise Exception("No function registered against - " + str(name))
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return func()
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app = MyApp()
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@app.register('/')
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def main_page_func():
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return "This is the main page."
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@app.register('/next_page')
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def next_page_func():
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return "This is the next page."
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print app.call_method('/')
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print app.call_method('/next_page')
因为这里是带参数的装饰器，所以比之前的要多一层嵌套，最外层的接受参数，其次层的接受函数参数。这里知识把url和对应的回调函数记录在url_map中，所以原样返回原函数就好。就不用定义第三个需要返回的函数了
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