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Python装饰器

22 人参与  2024年02月11日 17:36  分类 : 《随便一记》  评论

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Python装饰器

是一种高级功能,用于在不修改函数源代码的情况下,向函数添加额外的功能。它允许我们修改或增强函数的行为,类似于“装饰”或“修饰”原始函数。装饰器本质上是一个高阶函数,它接受一个函数作为输入,并返回一个新的函数作为输出。

使用装饰器的主要优势之一是它可以封装代码的重复部分,并在不改变原始函数逻辑的前提下为其添加新的功能。这使得代码更加模块化和可重用。

在Python中,装饰器使用特殊的语法,以“@”符号开头,后跟一个函数或类的名称。这个被装饰的函数或类可以是任何有效的Python表达式。例如:

@decorator_function  
def my_function():  
    pass

在这个例子中,decorator_function 是一个装饰器函数,它会在每次调用 my_function 时自动执行。

内置装饰器

Python内置了一些装饰器,它们主要用于修改函数的行为或提供额外的功能。以下是一些常见的内置装饰器及其示例:

@staticmethod

用于将一个函数定义为静态方法。静态方法不需要特定的实例对象就可以调用,并且不能访问类实例的属性。

@classmethod

用于将一个函数定义为类方法。类方法需要一个类实例作为第一个参数(通常命名为cls),并可以访问和修改类级别的属性。

class MyClass:    @classmethod    def from_string(cls, string_value):        return cls(string_value)instance = MyClass.from_string("example")  # 通过类方法创建实例

@final

from abc import ABC, abstractmethod, final@finalclass MyFinalClass(ABC):    pass# 尝试继承不可继承的类会抛出TypeError异常class MyDerivedClass(MyFinalClass):    pass  # TypeError: Can't inherit from final class 'MyFinalClass'

@property

用于将一个函数定义为属性访问器。通过这种方式,我们可以将函数调用与属性访问结合起来,实现更灵活的属性控制。

class Person:    def __init__(self, name):        self._name = name    @property    def name(self):        return self._name.title()  # 返回格式化后的名字    @name.setter    def name(self, value):        if not isinstance(value, str):            raise ValueError("Name must be a string")        self._name = value.title()person = Person("john doe")print(person.name)  # 输出: John Doeperson.name = "jane"  # 正常设置

装饰器使用场景

日志记录:装饰器可以用于记录函数的执行日志,比如函数的输入参数、输出结果等。计时:装饰器可以用于测量函数的执行时间。权限验证:在某些情况下,你可能希望只有具有特定权限的用户才能访问某些函数或类的方法。使用装饰器可以在函数调用之前检查用户的权限,如果用户没有足够的权限,则可以抛出异常或返回特定的错误消息。缓存:装饰器可以用于缓存函数的返回值,以提高性能。当函数被多次调用时,装饰器可以在第一次调用时将结果存储在缓存中,并在后续调用时返回缓存的值,从而避免重复计算。事务处理:在某些情况下,你可能希望在函数执行期间自动开启一个事务,并在函数执行完毕后提交或回滚事务。使用装饰器可以在函数调用之前开启一个事务,并在函数执行完毕后提交或回滚事务。限流:装饰器可以用于限制函数或类的调用频率,以防止被过度调用。例如,你可能希望限制一个函数在一分钟内只能被调用10次。使用装饰器可以在函数被调用时检查是否超过了限制的频率,如果超过了限制,则可以抛出异常或返回特定的错误消息。重试:如果某个函数在执行过程中可能发生异常,可以使用装饰器实现自动重试的功能。当函数发生异常时,装饰器可以自动重新调用该函数,直到成功为止。输入验证:可以使用装饰器对函数的输入参数进行验证,确保输入合法。如果输入不合法,装饰器可以抛出异常或返回错误消息。

以上场景仅供参考,实际上Python装饰器的使用场景非常广泛,可以根据实际需求进行设计和应用。


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