python装饰器最新示例
时间: 2023-06-29 22:05:47 浏览: 49
下面是一个使用装饰器的示例:
```python
def make_bold(func):
def wrapper():
return "<b>" + func() + "</b>"
return wrapper
def make_italic(func):
def wrapper():
return "<i>" + func() + "</i>"
return wrapper
@make_bold
@make_italic
def hello():
return "Hello, world!"
print(hello()) # 输出: <b><i>Hello, world!</i></b>
```
在这个示例中,我们定义了两个装饰器 `make_bold` 和 `make_italic`,分别用于将函数返回值包装在 `<b>` 和 `<i>` 标签中。然后我们定义一个 `hello` 函数,并在其上方使用了这两个装饰器,让 `hello` 函数的返回值在被返回前先被包装在 `<b>` 和 `<i>` 标签中。最终,我们调用 `hello` 函数并打印其返回值,得到的结果就是 `<b><i>Hello, world!</i></b>`。
相关问题
python装饰器示例
### 回答1:
好的,以下是一个简单的 Python 装饰器示例:
```python
def logger(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print('Calling function:', func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@logger
def add(x, y):
return x + y
result = add(3, 5)
print('Result:', result)
```
在这个示例中,我们定义了一个装饰器函数 logger,它接受一个函数作为参数,并返回一个新的函数 wrapper。wrapper 函数会在执行原始函数之前打印一条日志,然后调用原始函数并返回其结果。
我们使用 @logger 语法将装饰器应用到 add 函数上。当我们调用 add(3, 5) 时,实际上是在调用 wrapper 函数,这个函数会先打印一条日志,然后调用原始的 add 函数,最后返回结果。
当我们运行这个示例时,输出如下:
```
Calling function: add
Result: 8
```
可以看到,在调用 add 函数之前,logger 装饰器会先打印一条日志。这个示例只是一个简单的演示,实际上装饰器可以用于更复杂的场景,比如实现缓存、权限验证等功能。
### 回答2:
Python装饰器是一种高级特性,它可以在不修改已有代码的前提下给函数添加额外的功能。具体说,装饰器是一个函数,它接受一个函数作为输入,并返回一个新的函数作为输出。通过装饰器,我们可以在不改变函数定义的情况下,对函数进行增强或修改。
举个例子,假设我们有一个计算函数的函数`calculate`,它接收两个参数`a`和`b`,并返回它们的和。我们希望在计算前先打印一条日志,来确认输入的正确性。这时,我们可以定义一个装饰器函数`log_decorator`,它接受一个函数作为输入,并返回一个新的函数,这个新函数先打印日志,然后再调用原来的函数。
下面是一个简单的Python装饰器示例:
```python
def log_decorator(func):
def wrapper(a, b):
print(f"Calculating {a} + {b}")
return func(a, b)
return wrapper
@log_decorator
def calculate(a, b):
return a + b
result = calculate(3, 4)
print(result)
```
在例子中,`log_decorator`是我们定义的装饰器函数。`@log_decorator`语法表示将`calculate`函数应用装饰器。当调用`calculate`函数时,实际上是调用了`wrapper`函数,它先打印日志,然后再调用原来的`calculate`函数。最后,我们打印出了计算结果。
这是一个简单的装饰器示例,实际上装饰器可以做的更多,比如在函数执行前后做一些操作,给函数添加缓存,修改函数的行为等等。装饰器为我们提供了一种灵活的方式来定制和增强函数的功能,使得我们可以写出更加优雅和可扩展的代码。
### 回答3:
Python装饰器是一种可以在不改变函数定义的情况下,为函数增加额外功能的语法。它可以用来修改一个函数的行为,而无需对原函数本身进行修改。
一个简单的Python装饰器示例可以是一个用于计时的装饰器。首先,我们定义一个装饰器函数,该函数接受一个函数作为参数,并返回一个新的函数来包装原函数。在新返回的函数中,我们可以在调用原函数前后打印出时间信息。
具体实现如下:
```python
import time
def timer_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"函数{func.__name__}的执行时间为:{end_time - start_time}秒")
return result
return wrapper
@timer_decorator
def example_function():
time.sleep(2)
# 调用被装饰的函数
example_function()
```
在这个例子中,我们定义了一个装饰器函数`timer_decorator`,它接受一个函数`func`作为输入参数。在装饰器函数中,我们定义了另一个函数`wrapper`,该函数在调用被装饰函数前后打印时间信息并计算执行时间。最后,装饰器返回这个新函数`wrapper`。
在被装饰函数`example_function`上,我们使用了装饰器语法`@timer_decorator`来将装饰器应用于该函数。当我们调用`example_function`时,它实际上是调用了装饰器函数`timer_decorator`返回的`wrapper`函数。
通过这种方式,我们可以在不改变`example_function`定义的情况下,为其增加计时功能。这是Python装饰器的一个简单示例,可以方便地扩展函数的功能,提高代码的复用性和可读性。
python的装饰器示例
一个Python的装饰器示例是用来计算函数执行时间的装饰器。在这个示例中,使用了一个名为deco的装饰器,它可以被应用在一个或多个函数上。这个装饰器记录了函数的执行时间,并返回函数的执行结果和耗时。具体的示例代码如下所示:
```python
import time
# 装饰器部分
def deco(func):
def timeit():
start = time.time()
result = func()
end = time.time()
return (result, end - start)
return timeit
# 引用装饰器
@deco
def loop():
result = []
for i in range(10):
result.append(i)
time.sleep(0.2)
return result
if __name__ == "__main__":
print(loop())
```
在上述示例中,装饰器函数`deco`实现了计算函数执行时间的功能。通过将`@deco`放在函数定义的上方,可以将装饰器应用到`loop`函数上。当调用`loop`函数时,装饰器会自动记录函数的执行时间,并返回函数的执行结果和耗时。
另外,还有一个多函数的装饰器示例,可以同时应用在多个函数上。具体的示例代码如下所示:
```python
import time
# 装饰器部分
def deco(func):
def timeit():
start = time.time()
result = func()
end = time.time()
return (result, end - start)
return timeit
# 引用装饰器
@deco
def loop():
result = []
for i in range(10):
result.append(i)
time.sleep(0.2)
return result
@deco
def test():
t1 = []
for i in range(10):
t1.append(i)
time.sleep(0.8)
return t1
if __name__ == "__main__":
print(loop())
print(test())
```
在这个示例中,除了`loop`函数之外,还定义了一个名为`test`的函数。通过在函数定义前加上装饰器`@deco`,可以将装饰器同时应用到多个函数上。当调用这些函数时,装饰器会记录它们的执行时间并返回执行结果和耗时。
除此之外,还有一个示例展示了如何使用装饰器来包装函数。具体的示例代码如下所示:
```python
def wfunc(func):
print('执行外函数')
def inner(*args, **kwargs):
print('执行内函数。。')
a = 1
b = 2
f = func(a, b,*args, **kwargs)
print(f)
return f
return inner
# 这里只能返回“内函数”的名字
@wfunc
def sum_(a,b,c,d):
print('执行计算函数...')
print(a + b)
print(c + d)
return a + b + c + d
if __name__ == '__main__':
s = sum_(3,4)
print('-----------')
print(s)
```
在这个示例中,定义了一个包装函数`wfunc`,通过将装饰器`@wfunc`放在函数定义的上方,可以将装饰器应用到`sum_`函数上。当调用`sum_`函数时,装饰器会在函数执行前后分别输出一些信息,并返回函数的执行结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python装饰器示例](https://blog.csdn.net/aaaaaab_/article/details/86614878)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python装饰器 什么是python装饰器 python装饰器示例](https://blog.csdn.net/qq_24211837/article/details/121348688)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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