Decorator——Python初级函数装饰器

最近想整一整数据分析，在看一本关于数据分析的书中提到了(1)if __name__ == '__main__' (2)列表解析式 (3)装饰器。

先简单描述一下前两点，再详细解说Python初级的函数装饰器。

进入正题：

 

 

1、if __name__ == '__main__' 

1. 首先，__name__是一个程序名变量，而这个变量的值是根据程序的运行方式决定的。若是程序是被看成主程序运行的，那__name__将会被赋值为__main__；当程序是做为模块被其余文件调用的，那它会自动被赋值为模块所在（程序）的文件名。
2. 通常这句代码以这种形式出现：

   1 def printHello():
   2     print("Hello World!")
   3     print(__name__)
   4 if __name__ == '__main__':
   5     printHello()

   其输出以下：

   Hello World!
   __main__

   由于此时这个文件是以主程序的方式运行的，故它的__name__为__main__。

3. 这个 if 判断语句存在的意义在于当程序被做为模块引入其余文件时，一句import会使得这个模块自动运行一次。
4. 故当 printHello 函数被做为模块调入其余程序文件时，即：

   1 from name_main import printHello
   2 printHello()

   咱们只会获得 printHello 运行一次的结果。这一次结果是 import 语句的效果，真正的 printHello 函数被 if 语句拦住了（由于它的__name__变成了本身的文件名而非__main__）。

 

 

2、列表解析式

• 列表解析式其实就是一种根据已有列表，高效建立新列表的方式。
• 一般形式如：a = [ i for i in list1 if i%2==0 ]
• 学会使用，能够简洁化代码。

 

 

3、装饰器

• 装饰器器如其名，起到了“装饰”的做用。体如今代码中就是给原程序添加“装饰”，添加新的东西。装饰器的本质是函数。
• 装饰器通常用于装饰函数和类。
• 有人问既然装饰器起到的是装饰的做用，那为何不在函数中就添加这些“装饰”？固然能够，这确实可行。但设想咱们须要每一个函数打印本身的运行时间，那咱们就须要在每个函数里记录开始与结束时间，再相减获得时间差（即运行时间）。这会使得函数很是的“臃肿”，并且若是有成百上千个函数都须要这个功能，那一个一个函数加代码的措施就显得十分“无心义”。
• 但经过装饰器：咱们简单地定义一个“装饰”函数去实现须要的功能，而后在执行函数的前面加上一句“@装饰函数”，就实现了对函数们的装饰和升级。
• 举一个例子，咱们如今有两个函数分别实现打印 hello 和 goodbye，咱们须要每次打印时同时把这个函数名打印出来。咱们就能够用装饰器来完成，上代码。

  #直接装饰@
  def printname(func):        #装饰器：实质是一个函数，参数是须要装饰的函数名（非函数调用）
      def wrapper(*args, **kwargs):    #可变参数*args和关键字参数**kwargs
          print(f"[DEBUG]: enter {func.__name__}()")
          return func(*args, **kwargs)
      return wrapper          #装饰器函数返回的是装饰完的函数
  
  
  @printname
  def say_hello():
      print("hello!")
      
  
  @printname
  def say_goodbye():
      print("goodbye!")
      
  
  if __name__ == '__main__':
      say_hello()
      say_goodbye()

  程序运行结果为：

  [DEBUG]: enter say_hello()
  hello!
  [DEBUG]: enter say_goodbye()
  goodbye!

  成功实现每次打印hello时打印出函数名称say_hello()。

• 接下来是对装饰器的深层探讨。装饰器的本质是函数，那咱们若是不用@的装饰方式，看看怎么样实现一样的功能。

  #间接装饰
  def printname(func):        #装饰器：实质是一个函数，参数是须要装饰的函数名（非函数调用）
      def wrapper(*args, **kwargs):    #可变参数*args和关键字参数**kwargs
          print(f"[DEBUG]: enter {func.__name__}()")
          return func(*args, **kwargs)
      return wrapper          #装饰器函数返回的是装饰完的函数
  
  
  def say_hello():
      print("hello!")
      #return 0           测试line:23
  
  def say_goodbye():
      print("goodbye!")
  
  if __name__ == '__main__':
      decorator = printname(say_hello)
  
      '''
      不能使用decoratot = printname(say_hello());
      多是由于调用函数的名称是用func.__name__，而非func().__name__
      用了func().name会报错'NoneType'对象没有'__name__'属性。
  
      由于say_hello()函数没有return，故执行结果为NoneType无。
      '''
  
      decorator()
  
      '''
  
      接上绿色注释：
      >>> type(say_hello())
      hello!
      <class 'NoneType'>
      >>> type(say_hello)
      <class 'function'>
  
      
      '''
  #func，函数不带括号时，调用的是这个函数自己。是一整个函数体，不须等函数执行完成。
  
  #func()，函数带括号时，调用的是函数的执行结果，须要等待函数执行完成的结果。

  和@方法的区别主要在于如何使用装饰器函数。咱们须要在调用时把执行函数传入给装饰函数，return 的结果返回给新函数；再运行新函数，就实行了这一效果。

• 最后对装饰函数的代码作一个解读。（应该在前面解读的）

1. printname(func)是装饰函数，它的参数是func（一个函数，即执行函数），它的return是wrapper函数。
2. 在printname里定义一个wrapper函数（参数、关键字可变），把装饰器的内容包装在wrapper里。wrapper返回的是func（执行函数）。
3. 至关因而这一段代码执行了wrapper函数

   1 def printname(func):
   2     def wrapper(*args, **kwargs):
   3         print(f"[DEBUG]: enter {func.__name__}()")
   4         return func(*args, **kwargs)
   5     return wrapper

   实现了：print（装饰）+  func（执行函数），即成功装饰。

• 还有一个颇有趣的例子，在https://www.cnblogs.com/cicaday/p/python-decorator.html#4027718046，感谢做者的点拨。

 

• 装饰器总结：

　　　　实质： 是一个函数

　　　　参数：是你要装饰的函数名（并不是函数调用）

　　　　返回：是装饰完的函数名（也非函数调用）

　　　　做用：为已经存在的对象添加额外的功能

　　　　特色：不须要对对象作任何的代码上的变更