python装饰器参数化(python类装饰器装饰器类)

哈喽,各位小伙伴,众所周知,如果要说你会python, 那么装饰器是必备技能,在python开发中,装饰器的应用也非常广泛。

不知小伙伴们在编程时有没有这样的苦恼:业务逻辑越复杂,函数处理逻辑也会复杂,从而函数中判断逻辑也会增加,有时还不得不拆分几个函数辅助完成,这会使得可阅读性降低,代码看上去很low,而且这样做会使得函数通用性降低,程序中必然出现很多重复累赘的代码。

上面的问题通过类似的装饰器可以完美解决,而且只用一个装饰器名称。阅读以下内容你将明白类装饰器原理,以及一个装饰器实现:日志记录、并发运行函数、添加互斥锁、限制函数执行次数等实例,好了,让我们进入今天的主题吧,(演示完整代码在最后,开箱即用)

类装饰器通用写法

python装饰器参数化(python类装饰器装饰器类)(1)

这是类装饰器通用写法

上图代码块内容是类装饰器最通用的写法,装饰器传参与否,被装饰函数传参与否他否可以处理。

类装饰器运行顺序

python装饰器参数化(python类装饰器装饰器类)(2)

类装饰器运行顺序

从上图中的日志输出我们不难看出类装饰器运行顺序为:①先实例化类装饰器并执行__init__函数→②调用__call__方法→③调用call方法返回的main方法→④调用main方法返回的函数wapper→⑤运行被装饰的方法

了解了执行顺序,相信你对装饰器类有一定了解,好了那我们直接看实例

实例1- 并发执行

可以并发执行被装饰函数,这种做法在自动化中并发执行case,很有用

python装饰器参数化(python类装饰器装饰器类)(3)

写法

python装饰器参数化(python类装饰器装饰器类)(4)

运行结果

从打印结果可以看出,打印书序是乱序,说明 并发执行了被装饰函数,

实例2- 添加互斥锁

用装饰器给函数上锁,简单、高效、灵活性强,

python装饰器参数化(python类装饰器装饰器类)(5)

写法

python装饰器参数化(python类装饰器装饰器类)(6)

运行结果

从打印结果可以看出,没有并发执行,而是串行,按顺序打印

实例3- 记录日志

python装饰器参数化(python类装饰器装饰器类)(7)

写法

python装饰器参数化(python类装饰器装饰器类)(8)

运行结果

从test_log文件里,可以看出,相应信息被记录在txt文件中

看了类装饰器通用写法,以及相关实例后,依葫芦画瓢,整体结构复制后,添加函数,就可以封装属于自己的类装饰器,让一个装饰器完成多个功能,相信这对你程序有帮助。

有看不懂的地方,或者需要我帮你封装的,欢迎留言咨询,有问必答,相互学习,共赢~~~

示例源码:

import functools import copy from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor as TPool from threading import Lock import time import functools class LeiWrapper: #定义装饰器类 def __init__(self,*args,**kwargs): #定义类装饰器初始化方法,用于接收类装饰器传入的参数 self.args = args self.kwargs = kwargs def main(self): #函数包装功能 预处理 print("这是类装饰器中的第一个功能函数") @functools.wraps(self.func) # 保持函数本身信息不变,比如函数name、注释信息等 def wapper(*args,**kwargs): # 定义包裹函数,用于接收函数调用时传入参数 print("4444") data = self.func(*args,**kwargs) # 调用运行被装饰的函数 return data # 返回函数处理完的数据 return wapper def RunBF(self): @functools.wraps(self.func) def mm(*arg,**kwarg): #接收函数调用传入参数 data = ["1","2","3"] #用于并发的数据 with TPool(4) as ex: #启动有2个线程的线程池 start = time.time() for i in data: kwarg[i] = "参数 " str(i) #改变参数 ex.submit(self.func,*arg,**kwarg) #并发执行函数 end = time.time() print(end - start) return mm def LockFun(self): @functools.wraps(self.func) def mm(*arg,**kwarg): #接收函数调用传入参数 with Lock(): funResult = self.func(*arg,**kwarg) #给函数加锁 return funResult #返回被装饰函数的返回值 return mm def logs(self): @functools.wraps(self.func) def mm(*arg,**kwarg): #接收函数调用传入参数 with open("test_log.txt","a ",encoding="UTF-8") as writer: funResult = self.func(*arg,**kwarg) message = "函数被执行了,传入参数为: " str(arg) ",关键字参数为:" str(kwarg) message = message "函数执行结果为: " funResult "\n" writer.write(message) return funResult #返回被装饰函数的返回值 return mm def __call__(self,func): self.func = func if self.kwargs.get("menthod") == "BF": #根据参数判断装饰器工作内容 return self.RunBF() if self.kwargs.get("menthod") == "Lock": #根据参数判断装饰器工作内容 return self.LockFun() if self.kwargs.get("menthod") == "logs": #根据参数判断装饰器工作内容 return self.logs() return self.main() @LeiWrapper(menthod="logs") def test(*arg,**kwarg): time.sleep(2) print("函数被执行了,传入参数为: " str(arg) ",关键字参数为:" str(kwarg)) return "执行完成" test("参数1",key="wwwwwww") test("参数2",key="eeeeeee") test("参数3",key="rrrrrr") test("参数4",key="tttt")

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