个人理解
例子:调用函数的同时对函数进行计时
实现方法1:@语法糖
代码:
实现结果:
实现方法2:闭包
代码:
实现结果:
实现方式1和 2的差异
总结
个人理解装饰器: 通过闭包和将一个函数作为另一个函数参数的形式,实现已有功能的灵活调用
例如:
首先设置了一个time_master的计时器函数,在运行某个函数的同时,用来统计函数的耗时
那么,如果想知道函数性能, 每次写完新的函数后,都放到time_master函数中运行一次来统计。
——> 这是比较麻烦的。相当于虽然有了一个称,但是所有的新买食材都需要逐个放到称上去称一遍,来获得食材的重量
——> 如果能够省略掉一次一次上称这个步骤就好了
——> 比如每个食材进门的同时就从称上走过,那进来的同时,也就有了重量的数据
例子:调用函数的同时对函数进行计时 实现方法1:@语法糖 代码:# 涉及到计时,需要引入time模块
import time
# 定义一个对函数运行耗时统计的计时器,用func作为形参来代替需要统计的函数
def time_master(func):
def call_func():
print("计时器开始:函数开始调用:")
start_time = time.time()
func()
end_time = time.time()
print('计时器结束,函数调用完成')
return print(f'计时器结果返回:函数调用耗时{end_time-start_time:.2f}')
return call_func
@time_master
# 即在调用myfunc函数时,不是直接调用myfunc
# 而是将myfunc函数作为一个参数放入到@的装饰器中,然后去调用装饰器
def myfunc():
time.sleep(2)
print('myfunc函数运行')
time.sleep(4)
print('myfunc函数运行结束')
myfunc() # 调用myfunc
实现结果:
实现方法2:闭包计时器开始:函数开始调用:
myfunc函数运行
myfunc函数运行结束
计时器结束,函数调用完成
计时器结果返回:函数调用耗时6.01
可以理解成,本来定义了一个myfunc的函数,但这个函数本身没有计时的功能,而恰巧有一个time_master的函数,在运行子函数的同时,还会对子函数进行计时
因此,通过重新定义 myfunc = time_master(myfunc)
, 即将myfunc作为参数传入到time_master中,作为myfunc函数的新定义
import time
def time_master(func):
def call_func():
print("计时器开始:函数开始调用:")
start_time = time.time()
func()
end_time = time.time()
print('计时器结束,函数调用完成')
print(f'计时器结果返回:函数调用耗时{end_time-start_time:.2f}')
return call_func
def myfunc():
time.sleep(2)
print('myfunc函数运行')
time.sleep(4)
print('myfunc函数运行结束')
myfunc = time_master(myfunc) # 和实现方法一的差距就在于是在myfunc前面@装饰器,还是在后面对myfunc函数进行二次定义
myfunc()
实现结果:
实现方式1和 2的差异计时器开始:函数开始调用:
myfunc函数运行
myfunc函数运行结束
计时器结束,函数调用完成
计时器结果返回:函数调用耗时6.01
实现方式1和实现方式2: 其实没什么区别,无非是一开始就用@time_master
来规定,还是定义完myfunc
之后,再多做一步让myfun放入time_master
中去执行
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