python 函数装饰器

时间: 2023-11-07 10:51:11 浏览: 36
Python的函数装饰器是一种特殊类型的函数,它可以用来修改其他函数的功能。装饰器可以在不修改被装饰函数源代码的情况下,为其添加额外的功能。装饰器本质上是一个返回函数的函数,它使用了闭包的概念。 Python提供了@符号作为装饰器的语法糖,使得应用装饰器更加方便。使用装饰器时,可以直接在被装饰函数的定义上方使用@符号加上装饰器函数的名称,就可以将被装饰函数作为参数传递给装饰器函数进行处理。 函数装饰器的应用场景很广泛,它可以用于添加日志记录、性能分析、权限验证、缓存等功能。通过使用装饰器,我们可以将这些功能从原始函数中分离出来,提高代码的可读性和可维护性。 以下是一个简单的示例,演示了如何使用函数装饰器: ``` def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): # 添加额外的功能 print("装饰器添加的功能") # 调用原始函数 return func(*args, **kwargs) return wrapper @decorator def my_function(): print("原始函数") my_function() ``` 在上面的例子中,我们定义了一个装饰器函数`decorator`,它接受一个函数作为参数,并返回一个新的函数`wrapper`。在`wrapper`函数中,我们可以添加额外的功能,并调用原始函数。通过使用`@decorator`语法,我们将`my_function`函数传递给装饰器进行处理。 当我们调用`my_function()`时,实际上调用的是装饰器返回的`wrapper`函数。在执行`wrapper`函数之前,会先执行装饰器添加的额外功能,然后再调用原始函数。 这就是Python函数装饰器的基本原理和用法。通过使用装饰器,我们可以轻松地修改函数的功能,使代码更加简洁和可重用。

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函数装饰器是Python中一种特殊的语法,可以用来修改、扩展或包装其他函数的功能。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作为结果。 装饰器的语法使用了@符号,它放在要修饰的函数定义之前。当调用被修饰的函数时,实际上是调用了装饰器返回的新函数。 下面是一个简单的装饰器示例: python def decorator(func): def wrapper(): print("Before function execution") func() print("After function execution") return wrapper @decorator def say_hello(): print("Hello, world!") say_hello() 在这个例子中,decorator是一个装饰器函数,它接受一个函数作为参数,并定义了一个内部函数wrapper来包装原始函数。wrapper函数在调用原始函数前后分别打印了一些信息。 通过在say_hello函数定义之前添加@decorator语法,我们将say_hello函数传递给decorator装饰器,并将返回的新函数赋值给say_hello。因此,当我们调用say_hello时,实际上是调用了被修饰后的函数wrapper。 这样,每次调用say_hello函数时,都会在执行前后打印一些信息。 装饰器可以用于很多场景,比如日志记录、性能分析、权限检查等。它们提供了一种简洁而优雅的方式来修改函数的行为,而无需修改函数本身的定义。同时,装饰器还可以堆叠使用,即一个函数可以被多个装饰器修饰。 希望这个简单的示例能够帮助你理解Python函数装饰器的基本概念和用法。如果你有更多的问题,可以继续提问。
以下是一个关于Python装饰器函数的练习题。 python # 需要认证才能执行的装饰器函数 user_status = False def login(func): def inner(): _username = "alex" _password = "abc!23" global user_status if user_status is False: username = input("输入用户名:") password = input("密码:") if username == _username and password == _password: print("welcome login...") user_status = True else: print("wrong username or password!") if user_status: func() return inner # 示例函数 import time a = time.localtime() def log_1(): print('%s-%s-%s'%(a.tm_year, a.tm_mon, a.tm_mday)) def log_2(): time.sleep(2) print('%s-%s-%s' % (a.tm_year, a.tm_mon, a.tm_mday)) @login def log_3(): time.sleep(4) print('%s-%s-%s' % (a.tm_year, a.tm_mon, a.tm_mday)) # 测试代码 log_1() log_2() log_3() 这个练习题中,我们定义了一个装饰器函数login。这个装饰器函数要求在执行被装饰的函数之前进行认证。如果用户没有登录,则要求用户输入用户名和密码进行认证。如果认证成功,则允许执行被装饰的函数,否则提示用户名或密码错误。示例函数log_1、log_2和log_3分别使用了这个装饰器。运行以上代码时,会先执行log_1和log_2函数,然后会提示输入用户名和密码进行认证。如果认证成功,则执行log_3函数,并输出日期信息。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [python练习题及答案-python装饰器练习题及答案](https://blog.csdn.net/q6q6q/article/details/109341078)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [4道Python装饰器练习题](https://blog.csdn.net/qdPython/article/details/117329802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
闭包装饰器是一种特殊的装饰器,它使用闭包的概念来实现。闭包是指一个函数可以访问并操作其外部函数中定义的变量。在Python中,闭包装饰器可以用于给函数添加额外的功能,同时保持函数的原始定义不变。 引用中的示例展示了装饰器传参的形式。在这个例子中,outer函数是一个装饰器,它将inner函数作为子函数返回,并在inner函数中添加了额外的功能。通过使用@outer装饰器语法,我们可以在add函数上应用outer装饰器,从而在调用add函数时执行装饰器中的代码。 引用中的示例展示了多层装饰器的使用。在这个例子中,outer1和outer2函数分别是两个装饰器,他们都返回一个inner函数。通过使用@outer1和@outer2装饰器语法,我们可以在outers函数上应用这两个装饰器,并在调用outers函数时按照装饰器的定义顺序执行相关的代码。 引用提供了关于Python闭包装饰器的使用方法的总结。这篇文章通过示例代码详细介绍了闭包装饰器的使用,对于学习和工作有一定的参考价值。 引用中的示例展示了装饰器的形式。在这个例子中,outer函数是一个装饰器,它将inner函数作为子函数返回,并在inner函数中添加了额外的功能。通过使用@outer装饰器语法,我们可以在add函数上应用outer装饰器,从而在调用add函数时执行装饰器中的代码。 综上所述,Python闭包装饰器是一种利用闭包概念实现的特殊装饰器,可以用于给函数添加额外的功能。这种装饰器可以通过装饰器传参的形式、多层装饰器的形式或普通的装饰器形式来实现。1234
Python计时装饰器是一种用于测量函数执行时间的装饰器。它可以帮助我们方便地计算函数的运行时间,并在函数执行前后进行时间统计。对于给定的函数,我们可以使用不同的装饰器来实现计时功能。以下是三个示例装饰器的实现方式: 1. 引用中的装饰器run_time可以用于计算函数的运行时间。该装饰器使用了time模块来获取函数开始和结束的时间,并计算出函数的运行时间。装饰器通过将被装饰的函数作为参数传递给run_time函数来使用。例如,我们可以在需要计时的函数上方添加@run_time装饰器。 2. 引用中的装饰器timer也可以用于计算函数的运行时间。该装饰器使用了time.perf_counter()来获取函数开始和结束的时间,并计算出函数的运行时间。装饰器通过将被装饰的函数作为参数传递给timer函数来使用。例如,我们可以在需要计时的函数上方添加@timer装饰器。 3. 引用中的装饰器timeit同样可以用于计算函数的运行时间。该装饰器使用了time模块来获取函数开始和结束的时间,并计算出函数的运行时间。装饰器通过将被装饰的函数作为参数传递给timeit函数来使用。例如,我们可以在需要计时的函数上方添加@timeit装饰器。 以上是三个常见的Python计时装饰器的实现方式,它们都可以帮助我们方便地计算函数的运行时间。具体选择哪个装饰器取决于个人的需求和偏好。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [python实现计时器(装饰器)](https://blog.csdn.net/debrnr/article/details/126170880)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
装饰器是Python中一种用于修改函数或类的行为的语法结构。它们允许在不修改原始代码的情况下,通过添加额外的功能来装饰函数或类。 装饰器实际上是一个函数,它接受一个函数作为输入,并返回一个新的函数作为输出。这个新的函数通常会在调用原始函数之前或之后执行一些额外的代码。 下面是一个简单的装饰器示例: python def decorator_function(original_function): def wrapper_function(): # 在调用原始函数之前执行额外的操作 print("Before the original function is called") # 调用原始函数 original_function() # 在调用原始函数之后执行额外的操作 print("After the original function is called") return wrapper_function @decorator_function def say_hello(): print("Hello!") # 调用经过装饰器修饰过的函数 say_hello() 在上述示例中,我们定义了一个名为decorator_function的装饰器函数。该装饰器接受一个名为original_function的函数作为参数,并返回一个新的函数wrapper_function。wrapper_function在调用原始函数之前和之后,分别打印了一些额外的信息。 通过在say_hello函数定义之前加上@decorator_function,我们将say_hello函数传递给了装饰器,并将装饰器返回的函数赋值给了say_hello。这样,当我们调用say_hello函数时,实际上是在调用经过装饰器修饰过的函数wrapper_function。 装饰器提供了一种灵活且可重复使用的方式来扩展函数的功能,比如添加日志记录、性能计时、输入验证等。在Python中,还有一种更简洁的语法糖形式来使用装饰器,即使用@符号将装饰器应用到函数上,如上述示例中的@decorator_function。

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