python装饰器介绍
时间: 2024-08-23 15:02:55 浏览: 31
Python装饰器是一种特殊类型的函数,它们允许我们在不修改原函数源代码的情况下,增加、修改或包装其他函数的功能。装饰器本质上是一个接收函数作为输入并返回新函数的高阶函数。使用@符号将装饰器应用到目标函数上,其工作原理是在运行时动态地改变函数的行为。
装饰器通常用于实现横切关注点(Cross-cutting concerns),如日志记录、性能分析、权限验证等。下面是一个简单的装饰器示例:
```python
def my_decorator(func):
def wrapper():
print("Before the function is called.")
func()
print("After the function is called.")
return wrapper
@my_decorator
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello() # 输出: Before the function is called. Hello! After the function is called.
```
相关问题
介绍一下python装饰器。
Python装饰器是一种特殊的语法,它允许我们在不修改原始函数代码的情况下,对函数进行额外的功能扩展。装饰器本质上是一个函数,它接受一个函数作为参数,并返回一个新的函数。
装饰器可以用于实现以下功能:
1. 添加日志记录:可以在函数执行前后打印日志信息,用于调试和追踪函数的执行过程。
2. 计时功能:可以统计函数的执行时间,用于性能分析和优化。
3. 权限验证:可以在函数执行前进行用户权限验证,确保只有具备相应权限的用户才能执行该函数。
4. 缓存功能:可以将函数的计算结果缓存起来,避免重复计算,提高程序的执行效率。
下面是一个示例,演示如何使用装饰器来添加日志记录功能:
```python
def log_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"调用函数 {func.__name__}")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"函数 {func.__name__} 执行完毕")
return result
return wrapper
@log_decorator
def add(a, b):
return a + b
result = add(3, 5)
print(result)
```
在上面的示例中,`log_decorator` 是一个装饰器函数,它接受一个函数作为参数,并返回一个新的函数 `wrapper`。`wrapper` 函数在执行被装饰的函数之前和之后打印日志信息。通过在 `add` 函数上使用 `@log_decorator`,我们实现了对 `add` 函数的日志记录功能。
python装饰器原理
Python装饰器本质上是特殊类型的函数,它们允许我们在不修改原函数源码的情况下,动态地增加或改变其行为。装饰器的工作原理基于函数组合(function composition)。当一个函数`@decorator`被应用到另一个函数`func`上时,实际上是这样执行的:
1. 定义装饰器函数,它接受一个函数作为输入参数(`fn`)。
```python
def decorater(fn):
# 装饰器逻辑,如添加日志、计时等
def wrapper(*args, **kwargs):
# 执行原始函数前的操作
result = fn(*args, **kwargs)
# 执行后的操作
return result
return wrapper
```
2. 使用装饰器`@decorator`修改函数的行为。
```python
@decorator
def function_to_decorate():
# 函数体
```
举个例子,如果我们有一个装饰器用于测量函数运行时间:
```python
def timer(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"{func.__name__} running time: {end_time - start_time} secs.")
return result
return wrapper
@timer
def linear_search():
# ...搜索逻辑...
linear_search() # 输出运行时间
```