一, 引用
二, 基本概念
問題１：裝飾器是什麼？
解答： 嚴格來說，裝飾器只是語法糖， 裝飾器是可呼叫的物件，可以像常規的可呼叫物件那樣呼叫，特殊的地方是裝飾器的引數是一個函式
問題２：裝飾器有什麼特性？
解答： 裝飾器有２個特性，一是可以把被裝飾的函式替換成其他函式， 二是可以在載入模組時候立即執行
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def decorate(func): print('running decorate', func) def decorate_inner(): print('running decorate_inner function') return func() return decorate_inner <a href="http://www.jobbole.com/members/decorate">@decorate</a> def func_1(): print('running func_1') if __name__ == '__main__': print(func_1) ＃返回值 running decorate <function func_1 at 0x7f29f644d268> <function decorate.<locals>.decorate_inner at 0x7f29f641cb70> |
問題３：如何使用被裝飾函式中的引數？
解答： 通過args 和 *kwargs 傳遞被修飾函式中的引數
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def decorate(func): def decorate_inner(*args, **kwargs): print(type(args), type(kwargs)) print('args', args, 'kwargs', kwargs) return func(*args, **kwargs) return decorate_inner <a href="http://www.jobbole.com/members/decorate">@decorate</a> def func_1(*args, **kwargs): print(args, kwargs) if __name__ == '__main__': func_1('1', '2', '3', para_1='1', para_2='2', para_3='3') #返回值 <class 'tuple'> <class 'dict'> args ('1', '2', '3') kwargs {'para_2': '2', 'para_1': '1', 'para_3': '3'} ('1', '2', '3') {'para_2': '2', 'para_1': '1', 'para_3': '3'} |
三, 疊放裝飾器
問題１：疊放裝飾器執行順序是什麼？
解答： 如果一個函式被多個裝飾器修飾，其實應該是該函式先被最裡面的裝飾器修飾後（下面例子中函式main()先被inner裝飾，變成新的函式），變成另一個函式後，再次被裝飾器修飾
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def outer(func): print('enter outer', func) def wrapper(): print('running outer') func() return wrapper def inner(func): print('enter inner', func) def wrapper(): print('running inner') func() return wrapper @outer @inner def main(): print('running main') if __name__ == '__main__': main() ＃返回值 enter inner <function main at 0x7fa1c96e8b70> enter outer <function inner.<locals>.wrapper at 0x7fa1c96e8bf8> running outer running inner running main |
四, 標準庫中的裝飾器
問題１： 標準庫中都有哪些裝飾器？
解答： 標準庫中有多種裝飾器， 例如：裝飾方法的函式有property, classmethod, staticmethod； functools模組中的lru_cache, singledispatch, wraps 等等
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from functools import lru_cache from functools import singledispatch from functools import wraps |
問題２：為什麼要使用@wraps裝飾器？它的作用是什麼？
解答： 使用裝飾器會產生我們可能不希望出現的副作用， 例如：改變被修飾函式名稱，對於偵錯程式或者物件序列化器等需要使用內省機制的那些工具，可能會無法正常執行；其實呼叫裝飾器後，會將同一個作用域中原來函式同名的那個變數（例如下面的func_1）,重新賦值為裝飾器返回的物件；使用＠wraps後，會把與內部函式（被修飾函式，例如下面的func_1）相關的重要後設資料全部複製到外圍函式（例如下面的decorate_inner）
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from functools import wraps def decorate(func): print('running decorate', func) @wraps(func) def decorate_inner(): print('running decorate_inner function', decorate_inner) return func() return decorate_inner <a href="http://www.jobbole.com/members/decorate">@decorate</a> def func_1(): print('running func_1', func_1) if __name__ == '__main__': func_1() ＃返回值 running decorate <function func_1 at 0x7f145d2c2268> running decorate_inner function <function func_1 at 0x7f145b9731e0> running func_1 <function func_1 at 0x7f145b9731e0> |
五, 裝飾器設計模式
問題１： 什麼是裝飾器設計模式？
解答： 動態的給一個物件新增一些額外的職責，就擴充套件功能而言，裝飾器模式比子類化更加靈活，在設計模式中，裝飾器和元件都是抽象類，為了給具體的元件新增行為，具體的裝飾器例項要包裝具體元件的例項，即，裝飾器和所裝飾的元件介面一致，對使用該組建的客戶透明，將客戶的請求轉發給該元件，並且可能在轉發前後執行一些額外的操作，透明性使得可以遞迴巢狀多個裝飾器，從而可以新增任意多個功能
問題２： Python中的裝飾器函式和設計模式中的裝飾器模式有什麼關係？
解答： 修飾器模式和Python修飾器之間並不是一對一的等價關係， Python裝飾器函式更為強大，不僅僅可以實現裝飾器模式。