这篇文章主要给大家介绍了关于Python装饰器使用你可能不知道的几种姿势，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者使用Python具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧
前言
在Python中，装饰器是一种十分强大并且好用的语法，一些重复的代码使用装饰器语法的话能够使代码更容易理解及阅读。
因此在这里简单总结了一下Python中装饰器的几种用法以及需要注意的事情。
一、在装饰器中获取被装饰函数的参数
假设我们在开发web的时候，需要做反爬。要判断接口的访问来源我们就可以通过下面装饰器的方法来实现：
def mydecorator(func): def wrapped(*args, **kwargs): print("进入装饰器") if args[0]['header'] == 'spider': print("code: 400") return result = func(*args, **kwargs) return result return wrapped @mydecorator def request_page(request): print("一个访问请求") print("返回了response") if __name__ == '__main__': request = { 'data': 100, 'header': 'spider' } request_page(request)
在这个装饰器中，我们在装饰器中获取了request中的header参数，如果判断访问来源于爬虫，那么便给它返回一个400。
使用装饰器的写法等同于下面不使用装饰器的写法
def mydecorator(*args, **kwargs): print("进入函数") if args[0]['header'] == 'spider': print("code: 400") return False return True def request_page(req<p style="color:transparent">来源gao!%daima.com搞$代*!码网</p>uest): if not mydecorator(request): return print("访问一个网页") print("得到了response") if __name__ == '__main__': request = { 'data': 100, 'header': 'spider' } request_page(request)
在只需要装饰一个函数的时候后面一种写法可能更优于装饰器的写法，但是在需要装饰很多个函数的时候，使用装饰器明显是更好的选择。
二、在装饰器获取函数的返回值
有的时候我们需要对函数的返回值做出判断，但又不想直接将判断写在函数里的时候，我们也可以使用装饰器来实现：
def mydecorator(func): def wrapped(*args, **kwargs): print("进入装饰器") result = func(*args, **kwargs) if result == 400: print("response is 400!") return False return True return wrapped @mydecorator def request_page(): print("访问一个网页") print("得到了response") return 200 if __name__ == '__main__': print(request_page())
三、给装饰器传入参数
在实际应用中，我们有时需要根据函数的执行状态来重复执行。例如在编写爬虫的时候，可能由于网络的原因会导致一些页面访问失败，这时我们就需要根据爬虫的返回结果进行重复请求。
def retry(MAXRETRY=3): def decorator(func): def wrapped(*args, **kwargs): print("进入装饰器") result = 0 retry = 1 while result != 200 and retry <= MAXRETRY: result = func(*args, **kwargs) print("重试第%s次" % retry) retry += 1 return result return wrapped return decorator @retry(5) def request_page(): print("访问一个网页") print("得到了response") return 400
在这里我们假设访问一个网页得到400的时候便重新请求。我们在retry装饰器里传了一个5，这表示我们希望重试的最大次数为5次，如果不传入这个值，那么它的默认重试次数则为3次。
在熟悉了基本装饰器的写法后，传参装饰器的写法也十分的好理解了。就是在外面多加了一层函数，用于传入参数。
四、装饰器文档的问题
我们都知道通过魔术方法__doc__可以获取我们写在代码中的文档，那么你是否知道使用装饰器后，会造成被包装函数的文档被装饰器的文档覆盖的问题呢。
def request_page(): ''' request_page 函数文档 :return: ''' print("访问一个网页") print("得到了response") if __name__ == '__main__': print(request_page.__doc__)
在上面对上面未使用装饰的代码使用__doc__方法的时候，我们得到的结果是：
In[3]: request_page.__doc__ Out[3]: '\n request_page 函数文档\n :return:\n '
这是我们理想中的结果！
但是当我们将上述函数使用装饰器装饰后：
def decorator(func): def wrapped(*args, **kwargs): ''' 装饰器文档 :param args: :param kwargs: :return: ''' print("进入装饰器") result = func(*args, **kwargs) return result return wrapped @decorator def request_page(): ''' request_page 函数文档 :return: ''' print("访问一个网页") print("得到了response")
我们再一次运行__doc__魔术方法的时候，得到的结果却是装饰器的内部文档:
In[4]: request_page.__doc__ Out[4]: '\n 装饰器文档\n :param args:\n :param kwargs:\n :return:\n ' In[5]: request_page.__name__ Out[5]: 'wrapped'
这个问题会使得我们的调试变得困难，也会使许多自动文档生成工具失去效果。
解决这个问题的最好办法就是使用 functools包的wraps()模块来将装饰器进行一个包装。
from functools import wraps def decorator(func): @wraps(func) def wrapped(*args, **kwargs): ''' 装饰器 :param args: :param kwargs: :return: ''' print("进入装饰器") result = func(*args, **kwargs) return result return wrapped @decorator def request_page(): ''' request_page 函数文档 :return: ''' print("访问一个网页") print("得到了response")
使用wraps将装饰器装饰后，这样我们的函数便能够保存它的一些重要数据了。
In[3]: request_page.__doc__ Out[3]: '\n request_page 函数文档\n :return:\n ' In[3]: request_page.__name__ Out[4]: 'request_page'
五、使用class的写法来编写装饰器
虽然大多数的装饰器都是通过函数的写法来实现的，但同样的可以通过类的写法来实现装饰器。
使用类的写法，我们可以实现一些使用函数写法不太好实现的需求。例如记录一个函数执行的次数
class Decorator(): def __init__(self,func): print('类初始化') self.func = func self.count = 0 def __call__(self, *args, **kwargs): print('进入装饰器') result = self.func(*args,**kwargs) self.count += 1 return result @Decorator def request_page(): ''' request_page :return: ''' print("访问一个网页") print("得到了response")
六、总结
装饰器是Python里比较高级的一种语法，这里只是介绍了它的几种使用技巧，以及需要注意的问题。借用金庸先生的话，“武功无高低，修为有深浅”。想要更加灵活的使用装饰器，深入理解它的原理，我们在平时还是需要加强基本功的学习！
好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对gaodaima搞代码网的支持。
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