python中如何使用裝飾器

本篇文章為大家展示了python中如何使用裝飾器，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

帶參數裝飾器結構

大家都知道了裝飾器是用來拓展函數功能的，但是別忘了裝飾器本身也是函數，當然也可以通過給裝飾器增加參數來拓展功能。

我們繼續昨天的案例講解帶參數裝飾器：現在客戶又提需求了，客戶發現周一到周五收銀機的帳目很清楚，但是周六日賬目有點混亂。客戶希望收銀機把周六和周日的所有交易記錄保存到日志文件中，周一到周五的交易記錄不需要保存。

分析客戶需求，按照我們昨天學習的裝飾器的內容，可以很快想到解決方案，再寫一個裝飾器用來保存交易記錄。但是這里有一個難點，客戶要求周一至周五的不保存，周六周日的保存，怎么辦呢？

在這里就需要用到帶參數裝飾器了，具體代碼如下：

import functools
from datetime import datetime
# 這行代碼是獲取當前是星期幾，周一對應對應1，周六對應6，周日對應7
# day_week = datetime.now().isoweekday()  # 今天是周二，明天周三，不會觸發記錄日志的條件，暫注釋，方便測試
day_week = 7  # 為了測試，假定今日是周日。實際使用時注釋這行，取消注釋上面一行。

def check_week(chk):
    def inner(func):
        @functools.wraps(func)
        def inner_chk(*args, **kwargs):
            if chk:
                with open('log.txt', mode='a', encoding='utf8') as f:
                    f.write(f'交易記錄：折扣值是{args[0]},商品單價{args[1]}，商品數量{args[2]}，交易時間是{datetime.now()}\n')
            return func(*args, **kwargs)
        return inner_chk
    return inner

def checkdisct(func):
    @functools.wraps(func)
    def inner(*args, **kwargs):
        disct = args[0]
        if disct >= 0.5 and disct <= 1:
            print('折扣值合理！')
            return func(*args, **kwargs)
        else:
            print('折扣值不合理!')
    return inner

def checkpwd(func):
    @functools.wraps(func)
    def inner(*args, **kwargs):
        pwd = input('請輸入密碼：')
        if pwd == "123456":
            print("密碼正確！")
            return func(*args, **kwargs)
        else:
            print('密碼錯誤!')
    return inner

# 判斷不是星期六和日則設置day_week為0，不觸發記錄log；若是周六、周日會觸發記錄log。
if day_week != 6 or day_week != 7:  
    day_week = 0

@checkpwd
@checkdisct
@check_week(day_week)
def count(x, prince, number):
    '''功能：計算商品應付款和實付款的函數。
參數：x是float型，指定折扣額度；prince是float型，指定商品的單價；number是int型，指定商品的數量。'''
    result = prince * number
    pay = result * x
    print(f'總價是{result}元,實付{pay}元')

count(0.8, 2.88, 100)
count(0.3, 2.88, 100)

out:
請輸入密碼：123456
密碼正確！
折扣值合理！
總價是288.0元,實付230.4元
請輸入密碼：1
密碼錯誤!

測試結果完全滿足客戶的需求，實現了周一至五不記錄交易log，周六日記錄交易log。

帶參數裝飾器詳解

直接讀上面大段代碼對于裝飾器運用不熟練的朋友可能會有些懵懂，下面詳細講解帶參數裝飾器。

帶參數裝飾器至少有3層結構，即最少包含3層def和3層return。

1. 第一層：負責接收裝飾器自身的參數，再返回第二層函數。

2. 第二層：負責接收被裝飾的函數，再返回第三層函數。

3. 第三層：這一層做的事情很多，按功能劃分為3塊。

1. 負責接收被裝飾函數的參數。

2. 對裝飾器自身的參數進行解析處理，若其滿足某條件則做某動作，不滿足條件則不做動作(或做別的動作)。

3. 返回被裝飾的函數及其參數。

def check_week(chk):  # 帶參數裝飾器，chk是判斷條件，chk不是0則記錄交易日志，chk是0則不記錄
    def inner(func):  # func是被裝飾的函數名
        @functools.wraps(func)
        def inner_chk(*args, **kwargs):  # *args和**kwargs是被裝飾的函數參數
            if chk:  #判斷條件是否滿足，若不為0則將交易記錄和交易時間保存到log.txt文件
                with open('log.txt', mode='a', encoding='utf8') as f:  
                    f.write(f'交易記錄：折扣值是{args[0]},商品單價{args[1]}，商品數量{args[2]}，交易時間是{datetime.now()}\n')
            return func(*args, **kwargs)  # 返回被裝飾的函數及其參數
        return inner_chk  # 返回第三層函數inner_chk
    return inner  # 返回第二層函數inner

以上案例詳細講解了帶參數裝飾器的構造，要學習裝飾器必須多加練習才能真正掌握。

帶參數裝飾器的運用場景

關于帶參數裝飾器的運用場景有很多，比較常見的有是否記錄業務日志，是否生成性能日志，使用測試數據庫運行或使用生產數據庫運行等等，具體要因業務需求而定。

裝飾器的補充運用

關于裝飾器的運用，除了可以自己寫的裝飾器用，也有一些官方或第三方提供的裝飾器非常好用。例如之前有提及的@functools.wraps裝飾器。

這里再補充一個numba的jit裝飾器，功能是通過即時編譯的方法提升python函數運行效率。在涉及大量循環運算的場合建議嘗試一下。以下是測試代碼。

from numba import jit
import time

@jit
def fib(n):
    if n <= 2:
        return 1
    else:
        return fib(n - 1) + fib(n - 2)

start = time.time()
print(fib(40))
end = time.time()
print(f"用時:{end - start}秒")

out:
102334155
用時:1.001574993133545秒

大家猜猜如果注釋掉@jit，運行時間時間需要多少秒？

上述內容就是python中如何使用裝飾器，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。