python装饰器底层原理详解

目录

1>

被装饰对象加上装饰器（戴了个帽子），被装饰对象获得了更强大的功能。

2>

python装饰器本身是一个函数这个函数的参数是一个函数对象这个函数的返回值也是一个函数对象，这个函数的功能更强大python装饰器是python的一个语法糖（更简便的语法）

3>

3.1>

# 自定义装饰器
def super_(func):
    def wrapper():
        print('把内裤穿到外面来，变身超人')
        func()
        print('会飞！')
    return wrapper
@super_
def man():
    print('会走')
# @super_原始语法结构
# man = super_(man)
man()

运行结果如下：



3.2>

'''
    给有返回值的函数加上装饰器
'''
import time
def decorate(func):
    def wrapper():
        print('开始执行时间：' + time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
        result = func()
        print('结束执行时间：' + time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
        return result
    return wrapper
@decorate
def normal_func():
    time.sleep(1)
    print('normal_func执行中......')
    return 2 + 2
# @decorate原始语法结构
# normal_func = decorate(normal_func)
print(normal_func())

运行结果如下：



3.3>

'''
    给有返回值和参数的函数加上装饰器
'''
import time
def decorate(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('开始执行时间：' + time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
        result = func(*args, **kwargs)
        print('结束执行时间：' + time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
        return result
    return wrapper
@decorate
def normal_func1(a, b):
    time.sleep(1)
    print('normal_func1执行中......')
    return a + b
@decorate
def normal_func2(a, b, c):
    time.sleep(1)
    print('normal_func2执行中......')
    return a + b + c
# @decorate原始语法结构
# normal_func1 = decorate(normal_func1)
# normal_func2 = decorate(normal_func2)
print(normal_func1(1, 2))
print(normal_func2(1, 2, 3))

运行结果如下：



可变参数原理：

1 定义时使用可变参数：在函数定义时使用args，在函数调用时，所有未匹配到的位置参数，会被放到args这个元组当中。
在函数定义时使用**kwargs，在函数调用时，所有未匹配到的关键字参数，会被放到kwargs这个字典当中。
2 调用时使用可变参数：在函数调用时使用args，是把args这个元组解包，元组内的每个元素作为函数的位置参数传递。
在函数调用时使用**kwargs，是把kwargs这个字典解包，字典内的每个元素作为函数的关键字参数传递。

def test1(a, b, c, d):
    print(a+b+c+d)

print('传统调用'.center(60, '='))
test1(1, 2, 3, 4)    # 位置参数
test1(b=2, c=3, d=4, a=1)    # 关键字参数

# 在函数定义时使用*args，在函数调用时，所有未匹配到的位置参数，会被放到args这个元组当中
# 在函数定义时使用**kwargs，在函数调用时，所有未匹配到的关键字参数，会被放到kwargs这个字典当中
def test2(*args, **kwargs):
    print(args)
    print(type(args))
    print(kwargs)
    print(type(kwargs))
print('定义时使用可变参数'.center(60, '='))
test2(1, 2, 3, 4, b=5, c=6)
# 在函数调用时使用*args，是把args这个元组解包，元组内的每个元素作为函数的位置参数传递。
# 在函数调用时使用**kwargs，是把kwargs这个字典解包，字典内的每个元素作为函数的关键字参数传递。
print('调用时使用可变参数'.center(60, '='))
test1(*(1, 2, 3, 4))
test1(**{'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4})
test1(*(1, 2), **{'c':3, 'd':4})

运行结果如下：



3.4>

'''
    让我还是那个我
'''
import time
from functools import wraps
def decorate(func):
    @wraps(func)    # 把wrapper的内置属性转换成func的内置属性(name/doc)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('开始执行时间：' + time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
        result = func(*args, **kwargs)
        print('结束执行时间：' + time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
        return result
    # wrapper.__name__ = func.__name__
    # wrapper.__doc__ = func.__doc__
    return wrapper
@decorate
def normal_func(a, b):
    '''
        这是一个测试函数
    '''
    time.sleep(1)
    print('normal_func1执行中......')
    return a + b
print(normal_func.__name__)
print(normal_func.__doc__)



4>

4.1>

对自动化测试脚本需要增加日志打印功能：

测试用例执行前打印：测试用例【xxx】开始执行测试用例执行完打印：测试用例【xxx】执行完毕测试用例执行完打印：测试用例【xxx】执行耗时：xx秒测试用例执行完打印分割线

import time
from functools import wraps

def log_decorator(func):
    @wraps(func)    # 把wrapper的内置属性转换成func的内置属性(name/doc)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('测试用例[{}]开始执行'.format(func.__name__))
        time_start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        time_end = time.time()
        print('测试用例[{}]执行完毕'.format(func.__name__))
        print('测试用例[{}]执行耗时：%.2f秒'.format(func.__name__) % (time_end - time_start))
        print('分割线'.center(60, '='))
        return result
    return wrapper

到此这篇关于python装饰器底层原理讲解的文章就介绍到这了,更多相关python装饰器底层原理讲解内容请搜索易采站长站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易采站长站！