问题:
- 定义了一个新函数
- 想在运行时动态增加功能
- 又不想改动函数本身的代码
通过高阶段函数返回一个新函数
def f1(x):
return x*2 def new_fn(f): #装饰器函数
def fn(x):
print ('call ' + f.__name__ + '()')
return f(x)
return fn
#方法1
g1 = new_fn(f1)
print (g1(5))
#方法2
f1 = new_fn(f1) #f1的原始定义函数彻底被隐藏了
print (f1(5)) #输出:
#call f1()
#
装饰器
python内置的@语法就是为了简化装饰器
使用 decorator 用Python提供的 @ 语法,这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。
类似上述的方法2
装饰器的作用
可以极大的简化代码,避免每个函数编写重复性代码
- 打印日志:@log
- 检测性能:@performance
- 数据库事务:@transaction
- URL路由:@post('/register')
python中编写无参数decorator
举例:
def log(f):
def fn(x):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(x)
return fn @log
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10) #结果
call factorial()...
3628800
对于不是一个参数的函数,需要修改:
要让 @log 自适应任何参数定义的函数,可以利用Python的 *args 和 **kw,保证任意个数的参数总是能正常调用:
def log(f):
def fn(*args, **kw):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(*args, **kw)
return fn
@log
def add(x, y):
return x + y
print add(1, 2)
python中编写带参数decorator
带参数的log函数首先返回一个decorator函数,再让这个decorator函数接收my_func并返回新函数:
def log(prefix):
def log_decorator(f):#标准decorator
def wrapper(*args, **kw):
print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__)
return f(*args, **kw)
return wrapper
return log_decorator #返回log @log('DEBUG')
def test():
pass
print test()
#执行结果
[DEBUG] test()...
None
python中完善decorator
@decorator可以动态实现函数功能的增加,但是,经过@decorator“改造”后的函数,和原函数相比,有所不同:
def f1(x):
pass
print f1.__name__ #输出
f1
def log(f):
def wrapper(*args, **kw):
print 'call...'
return f(*args, **kw)
return wrapper
@log
def f2(x):
pass
print f2.__name__ #输出
wrapper
由于decorator返回的新函数函数名已经不是'f2',而是@log内部定义的'wrapper'。这对于那些依赖函数名的代码就会失效。decorator还改变了函数的__doc__等其它属性。如果要让调用者看不出一个函数经过了@decorator的“改造”,就需要把原函数的一些属性复制到新函数中:
方法1:
def log(f):
def wrapper(*args, **kw):
print 'call...'
return f(*args, **kw)
wrapper.__name__ = f.__name__
wrapper.__doc__ = f.__doc__
return wrapper
方法2:Python内置的functools可以用来自动化完成这个“复制”的任务(推荐使用)
import functools
def log(f):
@functools.wraps(f) #
def wrapper(*args, **kw):
print 'call...'
return f(*args, **kw)
return wrapper
最后需要指出,由于我们把原函数签名改成了(*args, **kw),因此,无法获得原函数的原始参数信息。
python中偏函数
当一个函数有很多参数时,调用者就需要提供多个参数。如果减少参数个数,就可以简化调用者的负担。
functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的,不需要我们自己定义int2(),可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2:
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('')
64
>>> int2('')
85
举例:在sorted这个高阶函数中传入自定义排序函数就可以实现忽略大小写排序。
import functools
sorted_ignore_case = functools.partial(sorted,key=str.lower)
print sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])