'''''示例1: 使用语法糖@来装饰函数，相当于“myfunc = fun1(myfunc)”
但发现新函数只在第一次被调用，且原函数多调用了一次'''
def fun1(func):
print("before")
func() #第一次调用
print("after")
# def func():
# pass
return func#第二次调用
@fun1
def myfunc():
print("myfunc() called")
myfunc()#会调用fun1
myfunc()#不会调用fun1
'''''示例2: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用，
内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象'''
def deco(func):
def _deco():
print("before ")
func()
print(" after")
# 不需要返回func，实际上应返回原函数的返回值
return _deco
@deco
def myfunc():
print(" myfunc() called.")
return 'ok'
myfunc()
myfunc()
'''''示例3: 对带参数的函数进行装饰，
内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象'''
def fun1(func):
def _deco(a,b):
print("before")
ref=func(a,b)
print("end")
# 此处的返回值等同于myfun1的返回值，不写就不会调用myfun1的返回值
return ref
return _deco
@fun1
def myfun1(a,b):
print("+++++")
return a+b
k=myfun1(1,2)
print(k)
myfun1(1,2)
'''''示例4: 对参数数量不确定的函数进行装饰，
参数用(*args, **kwargs)，自动适应变参和命名参数'''
def deco(func):
def _deco(*args,**kwargs):#此处只是参数
print("begin")
rs=func(*args,**kwargs)
print("end")
return rs
return _deco
@deco
def myfunc(a,b):
print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
return a+b
myfunc(1,2)
myfunc(2,2)
print(myfunc(5,6))
@deco
def myfunc1(a,b,c):
print(" myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c))
return a+b+c
myfunc1(1,2,1)
myfunc1(1,2,3)
'''''示例5: 在示例2的基础上，让装饰器带参数，
和上一示例相比在外层多了一层包装。
装饰函数名实际上应更有意义些'''
def deco(arg):
def _deco(func):#此处和实例4一样，就是在外面加了一层
def _deco():
print("before %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
func()
print(" after %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
return _deco
return _deco
@deco('mymodul')
def myfunc():
print("++++++")
@deco("module2")
def myfunc2():
print(" myfunc2() called.")
myfunc()
myfunc2()
'''''示例6: 装饰器带类参数'''
class locker:
def __init__(self):
print("locker.__init__() should be not called.")
@staticmethod
def acquire():
print("locker.acquire() called.（这是静态方法）")
@staticmethod
def release():
print(" locker.release() called.（不需要对象实例）")
def deco(cls):
'''''cls 必须实现acquire和release静态方法''' #好像可以不写，不写也不报错
def _deco(func):
def __deco():
print("before %s called [%s]." % (func.__name__, cls))
# cls.acquire()
try:
return func()
finally:
# cls.release()
pass # 不实现好像也不报错
return __deco
return _deco
@deco(locker)
def myfunc():
print(" myfunc() called.")
myfunc()
myfunc()
# 装饰器带类参数，并分拆公共类到其他py文件中，同时演示了对一个函数应用多个装饰器
# '''''mylocker.py: 公共类 for 示例9.py'''
class mylocker:
def __init__(self):
print("mylocker.__init__() called.")
@staticmethod
def acquire():
print("mylocker.acquire() called.")
@staticmethod
def unlock():
print(" mylocker.unlock() called.")
class lockerex(mylocker):
@staticmethod
def acquire():
print("lockerex.acquire() called.")
@staticmethod
def unlock():
print(" lockerex.unlock() called.")
def lockhelper(cls):
'''''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
def _deco(func):
def __deco(*args, **kwargs):
print("before %s called." % func.__name__)
cls.acquire()
try:
return func(*args, **kwargs)
finally:
cls.unlock()
return __deco
return _deco
# -*- coding:gbk -*-
'''''示例9: 装饰器带类参数，并分拆公共类到其他py文件中
同时演示了对一个函数应用多个装饰器'''
# 应该是两个容器先执行上半部分-》执行主要函数-》在执行下班部分-》返回值
# from mylocker import *
class example:
@lockhelper(mylocker)
def myfunc(self):
print(" myfunc() called.")
@lockhelper(mylocker)
@lockhelper(lockerex)
def myfunc2(self, a, b):
print(" myfunc2() called.")
return a + b
if __name__ == "__main__":
a = example()
print("11111111111111")
a.myfunc()
print("12222222222221")
print(a.myfunc())
print("133333333333331")
print(a.myfunc2(1, 2))
print("1444444444411")
print(a.myfunc2(3, 4))
参考自：http://blog.csdn.net/dreamcoding/article/details/8611578