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Python装饰器的执行过程实例分析

来源:动视网 责编:小采 时间:2020-11-27 14:21:35
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Python装饰器的执行过程实例分析

Python装饰器的执行过程实例分析:这篇文章主要介绍了Python装饰器的执行过程,结合实例形式分析了Python装饰器的原理、执行过程及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下本文实例分析了Python装饰器的执行过程。分享给大家供大家参考,具体如下:今天看到一句话:装饰器其实就是对闭包的使用,
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这篇文章主要介绍了Python装饰器的执行过程,结合实例形式分析了Python装饰器的原理、执行过程及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下

本文实例分析了Python装饰器的执行过程。分享给大家供大家参考,具体如下:

今天看到一句话:装饰器其实就是对闭包的使用,仔细想想,其实就是这回事,今天又看了下闭包,基本上算是弄明白了闭包的执行过程了。其实加上几句话以后就可以很容易的发现,思路给读者,最好自己总结一下,有助于理解。通过代码来说吧。

第一种,装饰器本身不传参数,相对来说过程相对简单的

#!/usr/bin/python
#coding: utf-8
# 装饰器其实就是对闭包的使用
def dec(fun):
 print("call dec")
 def in_dec():
 print("call in_dec")
 fun()
 # 必须加上返回语句,不然的话会默认返回None
 return in_dec
@dec
def fun():
 print("call fun")
# 注意上面的返回语句加上还有不加上的时候这一句执行的区别
print(type(fun))
fun()
'''
通过观察
输出结果可以知道函数执行的过程 call dec <type 'function'> call in_dec call fun 观察这几组数据以后,其实很容易发现,先执行装饰器,执行过装饰器以后,代码继续执行最后的print和fun()语句, 但是此时的fun函数其实是指向in_dec的,并不是@下面的fun函数,所以接下来执行的是in_dec,在in_dec中有一个fun()语句, 遇到这个以后才是执行@后面的fun()函数的。 '''

第二种,装饰器本身传参数,个人认为相对复杂,这个过程最好自己总结,有问题大家一块探讨

#!/usr/bin/python
#coding: utf-8
import time, functools
def performance(unit):
 print("call performance")
 def log_decrator(f):
 print("call log_decrator")
 @functools.wraps(f)
 def wrapper(*arg, **kw):
 print("call wrapper")
 t1 = time.time()
 t = f(*arg, **kw)
 t2 = time.time()
 tt = (t2 - t1) * 1000 if unit == "ms" else (t2 - t1)
 print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, tt, unit)
 return t
 return wrapper
 return log_decrator
@performance("ms")
def factorial(n):
 print("call factorial")
 return reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 1 + n))
print(type(factorial))
#print(factorial.__name__)
print(factorial(10))
'''接下来的是
输出结果,通过结果其实很容易发现执行的过程 call performance call log_decrator 通过观察前两组的输出结果可以知道,先执行装饰器 <type 'function'> call wrapper call factorial call factorial() in 0.000000 ms 3628800 '''

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