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python中的装饰器的使用实战
编辑：rootadmin推荐整理分享python中的装饰器的使用实战，希望有所帮助，仅作参考，欢迎阅读内容。
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1、装饰器的理解
装饰器是将一个函数镶嵌在另一个函数中进行重复使用的目的，不改变其结构，增加函数的使用方式，但是不用写过多冗余的代码；
装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。
通常用到的功能：1.引入日志；2.函数执行时间统计；3.执行函数前预备处理；4.执行函数后清理功能；5.权限校验；6.缓存
2、实现原理与通用写法
咱们可以从一个简单的记录函数运行时间的简单装饰器，举一反三，推导出一个通用的装饰器写法
importtimedeftimer(func):'''记录方法运行时间的装饰器:paramfunc:方法:return:函数对象'''defdeco(*args,**kwargs):startTime=time.time()f=func(*args,**kwargs)endTime=time.time()msecs=(endTime-startTime)*1000print("timeis%dms"%msecs)returnf#如果func有返回值得话，需要在此return回去，否则，默认返回值为None，一般默认都返回returndeco@timerdeftest(parameter):print("testisrunning!")time.sleep(1)return"Returnedvalue"#该函数有返回值，所以需要在装饰器中的deco方法中写返回值t=test('aa')print(t)这是一个很简单的通用的记录时间的装饰器，从而推导出一个通用的装饰器写法：
deffunc_name(func):#自定义装饰器函数名defdeco(*args,**kwargs):#将所有参数原封不动的进行传递print("在这个分割线之上写函数运行前的操作")#-----------分割线-----------f=func(*args,**kwargs)#-----------分割线-----------print("在这个分割线之后，return之前，写函数运行后的操作")returnf#如果func有返回值得话，需要在此return回去，否则，默认返回值为None，一般默认都返回returndeco@func_namedeftest(parameter):#8print("testisrunning!")time.sleep(1)return"Returnedvalue"#该函数有返回值，所以需要在装饰器中的deco方法中写返回值t=test('aa')print(t)ok 装饰器到此可以完事了,一般情况下都能满足需求了,网上看那么多原理,有点儿浪费时间,我偏向实操型,实在不喜欢啰嗦那么多,就是干。
当然在开发过程中, 我们可能会遇到一些特殊情况,比如参数问题
1、给装饰器函数代参数（通用）
2、将执行函数的参数拆分计算等（比如：1000w的数据，拆分成100份执行等）（定制）
那就按顺序来
1、写一个代参数的装饰器
deflogging(level):defwrapper(func):definner_wrapper(*args,**kwargs):print("[{level}]:enterfunction{func}()".format(level=level,func=func.__name__))returnfunc(*args,**kwargs)returninner_wrapperreturnwrapper@logging(level='INFO')defsay(something):print("say{}!".format(something))#如果没有使用@语法，等同于#say=logging(level='INFO')(say)@logging(level='DEBUG')defdo(something):print("do{}...".format(something))if__name__=='__main__':say('hello')do("mywork")发现：就是在上面的通用的模板上又套了一层！！！，然后拿到里面的参数即可！ so easy!!!
2、写一个参数拆分的装饰器，这个就稍微有点定制型了，不能像上面的一样通用了，举个 栗子：
deffunc_name(func):#自定义装饰器函数名defdeco(*args,**kwargs):#将所有参数原封不动的进行传递print(args[0])f_list=[]foriinrange(0,args[0],100000):print(i)f_list.append(func(i))#f_list#这儿应该按照既定规则，继续对这个结果进行拼接，如果是写文件、入库等操作，可以不用returnreturnf_list#这儿如果有返回值得话，应该是returndeco@func_namedeftest(parameter):#8print("testisrunning!")time.sleep(1)return"Returnedvalue"#该函数有返回值，所以需要在装饰器中的deco方法中写返回值t=test(1000000)print(t)可以看出来，这个的定制性稍微高点，不通用，但是我们实现了我们的需求，所以，我们最应该理解并学会的是怎么用！！！
可以看出来，这个的定制性稍微高点，不通用，但是我们实现了我们的需求，所以，我们最应该理解并学会的是怎么用！！！
下面在介绍一下基于类实现的装饰器，那问题来了，我是实战派，我并没有用类装饰器的需求，所以，当个大盗吧，以后用到了不至于瞎找了！！！
装饰器函数其实是这样一个接口约束，它必须接受一个callable对象作为参数，然后返回一个callable对象。在Python中一般callable对象都是函数，但也有例外。只要某个对象重载了__call__()方法，那么这个对象就是callable的。
classTest():def__call__(self):print'callme!'t=Test()t()#callme像__call__这样前后都带下划线的方法在Python中被称为内置方法，有时候也被称为魔法方法。重载这些魔法方法一般会改变对象的内部行为。上面这个例子就让一个类对象拥有了被调用的行为。
回到装饰器上的概念上来，装饰器要求接受一个callable对象，并返回一个callable对象（不太严谨，详见后文）。
那么用类来实现也是也可以的。我们可以让类的构造函数__init__()接受一个函数，然后重载__call__()并返回一个函数，也可以达到装饰器函数的效果。
classlogging(object):def__init__(self,func):self.func=funcdef__call__(self,*args,**kwargs):print"[DEBUG]:enterfunction{func}()".format(func=self.func.__name__)returnself.func(*args,**kwargs)@loggingdefsay(something):print"say{}!".format(something)带参数的类装饰器
如果需要通过类形式实现带参数的装饰器，那么会比前面的例子稍微复杂一点。那么在构造函数里接受的就不是一个函数，而是传入的参数。通过类把这些参数保存起来。
classlogging(object):def__init__(self,level='INFO'):self.level=leveldef__call__(self,func):#接受函数defwrapper(*args,**kwargs):print"[{level}]:enterfunction{func}()".format(level=self.level,func=func.__name__)func(*args,**kwargs)returnwrapper#返回函数@logging(level='INFO')defsay(something):print"say{}!".format(something)上一篇：在dedecms织梦模板文章内容页调用关键词增加链接(如何用织梦在本地搭建网站)
