Python中的@符號是裝飾器的意思。Python中裝飾器本質(zhì)上就是一個函數(shù)，它可以讓其他函數(shù)在不需要做任何代碼變動的前提下增加額外的功能，裝飾器的返回值也是一個函數(shù)對象（函數(shù)的指針）。

• 實質(zhì)：是一個函數(shù)
• 參數(shù)：是你要裝飾的函數(shù)名（并非函數(shù)調(diào)用）
• 返回：是裝飾完的函數(shù)名（也不是函數(shù)調(diào)用）
• 作用：為已經(jīng)存在的對象添加額外的功能。
• 特點：不需要對對象做任何的代碼上的變動。
  

Python裝飾器有很多經(jīng)典的應用場景，比如：插入日志，性能測試，事務處理，權限校驗等。裝飾器是解決這類問題的絕佳設計。

裝飾器最大的作用就是對于我們已經(jīng)寫好的程序，我們可以抽離出一些雷同的代碼組件多個特定的裝飾器，這樣我們就可以針對不同的需求去使用特定的裝飾器，這時，因為源碼去除了大量泛化的內(nèi)容而使得源碼具有更加清晰的邏輯。

定義一個能打印日志的doctorator:

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper


@log
def now():
    print('2021-3-25')


if __name__ == '__main__':
    now()

執(zhí)行結果：

函數(shù)對象有一個__name__屬性，可以拿到函數(shù)的名字。

調(diào)用now()函數(shù)，不僅會運行now()函數(shù)本身，還會在運行now()函數(shù)前打印一行日志。

把@log放到now()函數(shù)的定義處，相當于執(zhí)行了語句：

now = log(now)

wrapper()函數(shù)的參數(shù)定義是(*args,**kw)，因此，wrapper()函數(shù)可以接收任意參數(shù)的調(diào)用。在wrapper()函數(shù)內(nèi)，首先打印日志，再緊接著調(diào)用原始函數(shù)。

如果decorator本身需要傳入?yún)?shù)，那就需要編寫一個返回decorator的高階函數(shù)：

def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator


@log('execute')
def now():
    print('2015-3-25')


if __name__ == '__main__':
    now()

執(zhí)行結果：

和兩層嵌套的decorator相比，3層嵌套的效果是這樣的：

now = log('execute')(now)

首先執(zhí)行l(wèi)og(‘execute')，返回的是decorator函數(shù)，再調(diào)用返回的函數(shù)，參數(shù)就是now函數(shù)，返回值最終是wrapper函數(shù)。

函數(shù)也是對象，它有__name_等屬性，但你去看經(jīng)過decorator裝飾之后的函數(shù)，他們的__name__已經(jīng)從原來的'now'變成了'wrapper':

print(now.__name__) #輸出：wrapper

因為返回的那個wrapper()函數(shù)名字就是'wrapper'，所以，需要把原始函數(shù)的__name__等屬性賦值到wrapper()函數(shù)中，否則，有些依賴函數(shù)簽名的代碼執(zhí)行就會出錯。

Python內(nèi)置的functiontools.wraps就是干這個事的，所以，一個完整的decorator的寫法如下：

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

或者

import functools

def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

總結

到此這篇關于Python中@符號是什么意思的文章就介紹到這了,更多相關Python中@符號內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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