装饰器是困扰我好久的问题,最近忽然开窍,理解了装饰器的含义 执行过程以及原理app
装饰器:(本质是函数,装饰其余函数,帮其余函数实现附加的功能)ide
器:表明函数函数
装饰:表明装饰这个函数性能
原则:内存
不能修改装饰的函数内部源代码ci
不能修改原来函数的调用方式开发
装饰器公式:it
高阶函数+嵌套函数 == 装饰器class
(这里不对高阶函数和嵌套函数作解释,请先了解什么叫作高阶函数和嵌套函数)test
下面从一个简单的程序让你了解装饰器的含义
假如我如今有这么两个别人写的函数,咱们这在联合开发,如今有个需求须要对这两个函数进行性能的统计,也就是计算这两个函数的运行时间,可是不容许你去修改对方的源代码和调用方式,有人会说这很简单,能够在函数的调用先后添加时间的统计,再进行计算,这样是能够,若是咱们有100个函数须要进行统计呢,或者我今天想统计运行时间,明天我只想记录函数的运行开始时间,难道我还得一个一个改吗
def test1():
time.sleep(3)
print "test01"
def test2():
time.sleep(3)
print "test02"
test1()
test2()
下面介绍装饰器,上面说到装饰器的做用就是给现有函数添加附加功能,咱们这边利用装饰器添加函数运行时间统计
def record_time(func):
def warpper():
start_time = time.time()
func()
end_time = time.time()
print "总共用时:" + str(int(end_time) - int(start_time))
return warpper
@record_time
def test1():
time.sleep(3)
print "test01"
@record_time
def test2():
time.sleep(3)
print "test02"
test1()
test2()
这是个很简单的装饰器用法,下面我一步一步解释
@record_time: 表明的是 test1 = record_time(test1)
这两个test1表明的含义不一样:
前面的test1=warpper,由于record_time(test1)时,record_time里面直接返回的wapper的内存地址
后面的test1的含义是test1函数自己
2.test1(),当咱们如今执行test1()是,实际执行的是warpper()
3.执行warpper函数内部代码逻辑
4.打印函数开始时间
5.func()表明的是test1(),由于record_time(test1) test1==func
6.打印函数结束时间
能够看到执行过程,未改变函数内部的代码逻辑,未改变表面看到的函数执行方法