python装饰器、with和contextmanager

2024-05-06 22:48

本文主要是介绍python装饰器、with和contextmanager,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1,装饰器: 

装饰器是一种简单的记号而已,有如下等价的转换规则(带不带参数的装饰器都一样,只要是一个可调用对象即可)。

@foo

def bar:

    pass

等价于:

x = foo

bar = x(bar)

'----------------'

@foo('abc')

def bar:

    pass

等价于:

x = foo('abc')

bar = x(bar)

'----------------'

@foo.X('abc').Y

def bar:

    pass

等价于:

x = foo.X('abc').Y

bar = x(bar)

真正起作用的是"函数式编程"方面的知识,包括闭包,LEGB访问规则,自由变量等。

装饰器的用处:返回一个增强版的函数,主要是对函数的上文和下文,都可以进行处理。

比如:参数检查,缓存数据(建立输入与输出的字典),代理,上下文提供者

from threading import RLock
lock = RLock()
def locker(function):def _locker(*args,**kw):lock.acquire()try:return function(*args,**kw)finally:lock.release()return _locker@locker
def thread_safe():pass
以上装饰器的定义都没有问题,但还差最后一步!!

因为我们讲了函数也是对象,它有__name__等属性,但经过decorator装饰之后的函数,

它们的__name__已经从原来的'thread_safe'变成了'_locker'。所以不完美。

不需要直接编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码,Python内置的functools.wraps就是干这个事的。

import functools
def locker(function):@functools.wraps(function)def _locker(*args,**kw):lock.acquire()try:return function(*args,**kw)finally:lock.release()return _locker

2,with语句:

任何实现了 __enter__和__exit__的类都可以和 with使用。
class Context(object):def __enter__(self):print 'entering the zone'def __exit__(self, exception_type, exception_value, exception_traceback):print 'leaving the zone'if exception_type is None:print 'with no error'else:print 'with an error (%s)' % exception_value'异常是会被新的异常覆盖的raise TypeError('i am the second bug')  
try:with Context():print 'i am the buggy zone'raise TypeError('i am the bug')
except Exception,s:print 'I got :',Exception,s

3,contextmanager装饰器:

一种和yield结合使用的方便的上下文管理方式,切记yield是协程技术。

Typical usage: # @contextmanager def some_generator(<arguments>): <setup> try: yield <value> finally: <cleanup> This makes this: with some_generator(<arguments>) as <variable>: <body> equivalent to this: <setup> try: <variable> = <value> <body> finally: <cleanup>
'---------自己实现contextmanager装饰器---------------'
class MyGeneratorContextManager(object):def __init__(self, gen):print("__init__ called")self.gen = gendef __enter__(self):print("__enter__ called")return self.gen.next()def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):print("__exit__called exc_type = %s, exc_val = %s, exc_tb = %s"\% (exc_type, exc_val, exc_tb))try:' 即便不调用next也是没有关系的,只是不会做清理的处理,不会执行print("end foo"),但是finally还是程序结束前总会被执行的'return self.gen.next() except StopIteration: '是不会捕获with中的异常,但是这里抛出的异常可以覆盖with中抛出的异常!'print 'nothing to do with StopIteration'def MyContextManager(func):def _deco(*args,**kwargs):print("func info:", func)return MyGeneratorContextManager(func(*args,**kwargs))return _deco@MyContextManager
def foo(*args,**kwargs):try: # 尝试用老方法捕捉错误print("start foo:", args,kwargs)yield [1, 2, 3]print("end foo") # 需要调用self.gen.next()才能输出except (Exception, AssertionError):print("EXCEPTION ENCOUNTERED!")finally:print("FINALLY")with foo("oh no!") as tmp: # tmp的值就是__enter__返回的值print("START WITH")print 'tmp:',tmpassert 1>2# 出错之后直接从with中跳出去,下面不可能被执行print("END WITH")

4,多个装饰器

#coding:utf-8  
def decorator1(func):  print 1def wrapper():  print 2func()print 3print 4		return wrapper  def decorator2(func):  print 5def wrapper():  print 6       func()print 7	   print 8  return wrapper  @decorator1  
@decorator2  
def test():  print 'hello python!'  test()  # 等价于下面两行代码
# test = decorator2(test)
# test = decorator1(test)

这篇关于python装饰器、with和contextmanager的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/965598

相关文章

Python实现文件批量重命名器

《Python实现文件批量重命名器》在日常工作和学习中,我们经常需要对大量文件进行重命名操作,本文将介绍一个使用Python开发的文件批量重命名工具,提供了多种重命名模式,有需要的小伙伴可以了解下... 目录前言功能特点模块化设计1.目录路径获取模块2.文件列表获取模块3.重命名模式选择模块4.序列号参数配

Python使用python-docx实现自动化处理Word文档

《Python使用python-docx实现自动化处理Word文档》这篇文章主要为大家展示了Python如何通过代码实现段落样式复制,HTML表格转Word表格以及动态生成可定制化模板的功能,感兴趣的... 目录一、引言二、核心功能模块解析1. 段落样式与图片复制2. html表格转Word表格3. 模板生

Python FastAPI实现JWT校验的完整指南

《PythonFastAPI实现JWT校验的完整指南》在现代Web开发中,构建安全的API接口是开发者必须面对的核心挑战之一,本文将深入探讨如何基于FastAPI实现JWT(JSONWebToken... 目录一、JWT认证的核心原理二、项目初始化与环境配置三、安全密码处理机制四、JWT令牌的生成与验证五、

Python使用Turtle实现精确计时工具

《Python使用Turtle实现精确计时工具》这篇文章主要为大家详细介绍了Python如何使用Turtle实现精确计时工具,文中的示例代码讲解详细,具有一定的借鉴价值,有需要的小伙伴可以参考一下... 目录功能特点使用方法程序架构设计代码详解窗口和画笔创建时间和状态显示更新计时器控制逻辑计时器重置功能事件

python进行while遍历的常见错误解析

《python进行while遍历的常见错误解析》在Python中选择合适的遍历方式需要综合考虑可读性、性能和具体需求,本文就来和大家讲解一下python中while遍历常见错误以及所有遍历方法的优缺点... 目录一、超出数组范围问题分析错误复现解决方法关键区别二、continue使用问题分析正确写法关键点三

使用Python实现调用API获取图片存储到本地的方法

《使用Python实现调用API获取图片存储到本地的方法》开发一个自动化工具,用于从JSON数据源中提取图像ID,通过调用指定API获取未经压缩的原始图像文件,并确保下载结果与Postman等工具直接... 目录使用python实现调用API获取图片存储到本地1、项目概述2、核心功能3、环境准备4、代码实现

8种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法汇总(附源码)

《8种快速易用的PythonMatplotlib数据可视化方法汇总(附源码)》你是否曾经面对一堆复杂的数据,却不知道如何让它们变得直观易懂?别慌,Python的Matplotlib库是你数据可视化的... 目录引言1. 折线图(Line Plot)——趋势分析2. 柱状图(Bar Chart)——对比分析3

Python模拟串口通信的示例详解

《Python模拟串口通信的示例详解》pySerial是Python中用于操作串口的第三方模块,它支持Windows、Linux、OSX、BSD等多个平台,下面我们就来看看Python如何使用pySe... 目录1.win 下载虚www.chinasem.cn拟串口2、确定串口号3、配置串口4、串口通信示例5

Python Pandas高效处理Excel数据完整指南

《PythonPandas高效处理Excel数据完整指南》在数据驱动的时代,Excel仍是大量企业存储核心数据的工具,Python的Pandas库凭借其向量化计算、内存优化和丰富的数据处理接口,成为... 目录一、环境搭建与数据读取1.1 基础环境配置1.2 数据高效载入技巧二、数据清洗核心战术2.1 缺失

利用Python实现Excel文件智能合并工具

《利用Python实现Excel文件智能合并工具》有时候,我们需要将多个Excel文件按照特定顺序合并成一个文件,这样可以更方便地进行后续的数据处理和分析,下面我们看看如何使用Python实现Exce... 目录运行结果为什么需要这个工具技术实现工具的核心功能代码解析使用示例工具优化与扩展有时候,我们需要将