Python笔记-函数装饰器

在调用某个方法前，想调用一些额外的东西。

个人感觉就和C++里面，带一个函数指针的的参数，在某个函数执行前，调用这个函数指针，或者，在某个函数中，直接调用这个函数。比如插入日志等。功能。

 

但在python可以使用@标识符，进行函数装饰器

这个和java反射有异曲同工之妙（应该说注解，但注解的本质就是反射）

如下python

def bar1():
    print("[debug] bar1 is running")
    print("i am bar1")
 
def bar2():
    print("[debug] bar2 is running")
    print("i am bar2")
 
 
if __name__ == "__main__":
    bar1()
    bar2()

程序运行截图如下：

开始用了，最原始的方式

def use_logging(func_name):
    #print("[debug]" + func_name + "is running")
    print("[debug]  %s is running" % func_name)
 
 
def bar1():
    use_logging("bar1")
    print("i am bar1")
 
def bar2():
    use_logging("bar2")
    print("i am bar2")
 
if __name__ == "__main__":
    bar1()
    bar2()

使用装饰器，这个是古老的方式，用C/C++来理解就是func是一个函数指针，use_logging函数把func的名字打印后，把指针返回来，然后给bar1，bar1再调用，即可

def use_logging(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("[debug]  %s is running" % func.__name__)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper
 
 
def bar1():
    print("i am bar1")
 
def bar2():
    print("i am bar2")
 
if __name__ == "__main__":
    bar11 = use_logging(bar1)
    bar11()
    bar22 = use_logging(bar2)
    bar22()

程序运行截图如下：

下面是新时代写法，和Java注解差不多，从这里可以看到Java和Python写代码，的确比C/C++爽。

def use_logging(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("[debug]  %s is running" % func.__name__)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper
 
@use_logging
def bar1():
    print("i am bar1")
 
@use_logging
def bar2():
    print("i am bar2")
 
if __name__ == "__main__":
    bar1()
    bar2()

程序运行截图如下：

下面是带参数的函数装饰器

def use_logging(level = "debug"):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print("[%s]  %s is running" % (level, func.__name__))
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator
 
@use_logging()
def bar1():
    print("i am bar1")
 
@use_logging(level = "error")
def bar2():
    print("i am bar2")
 
if __name__ == "__main__":
    bar1()
    bar2()

程序运行截图如下：