首页 > 编程语言 >ChatGPT学习Python系列之Python装饰器

ChatGPT学习Python系列之Python装饰器

时间：2024-05-29 18:02:20浏览次数：29  
标签：函数 Python hello time print ChatGPT 装饰 def

ChatGPT学习Python系列之Python装饰器

网上查询Python装饰器相关资料，质量层次不齐，通过问答形式利用ChatGPT3.5学习了Python装饰器相关的概念及示例，GPT给出的解答和示例代码质量非常高，总结如下。

1. 什么是python装饰器

Python的装饰器是一种功能强大的语法，允许在不修改原始函数代码的情况下，通过添加额外的功能来修改函数的行为。装饰器本质上是一个函数，它接受另一个函数作为参数，并返回一个新的函数，通常在内部对传入的函数进行一些处理或包装。

装饰器通常用于以下情况：

代码重用：可以在多个函数中使用相同的功能，而不需要重复编写代码。
日志记录：可以添加日志记录功能，记录函数的调用和执行情况。
性能调优：可以添加性能分析功能，跟踪函数的执行时间等。
权限验证：可以添加权限验证功能，限制某些函数只能被特定用户或角色调用。

常见的Python装饰器包括：

  1. @staticmethod：将方法转换为静态方法，使得该方法不需要访问实例的状态。

  2. @classmethod：将方法转换为类方法，使得该方法可以访问类的状态而不是实例的状态。

  3. @property：将方法转换为属性，使得可以像访问属性一样访问该方法，同时也可以使用@property.setter和@property.deleter定义属性的设置和删除操作。

  4. @abstractmethod：用于定义抽象方法，该方法必须在子类中被实现。

  5. @wraps：用于保留原始函数的元数据，如文档字符串、名称和参数信息等。

  6. 自定义装饰器：除了Python内置的装饰器外，你还可以编写自己的装饰器来实现特定的功能，比如日志记录、性能分析、权限验证等。

这些装饰器提供了灵活的方式来修改函数的行为，使得代码更加简洁、易读和可维护。你可以根据具体的需求选择合适的装饰器来实现所需的功能。

2. 常用Python装饰器及示例代码

1. @staticmethod

将方法转换为静态方法，使得该方法不需要访问实例的状态。

  • 静态方法不会自动接受类或实例作为第一个参数。它类似于普通函数，但它在类的命名空间中定义。
  • 静态方法不能访问类或实例的状态，因为它们没有参数来传递类或实例。
  • 静态方法可以通过类直接调用，也可以通过实例调用。

示例1:

class Math:
    @staticmethod
    def add(x, y):
        return x + y

print(Math.add(2, 3))  # 输出: 5

示例2:

class MyClass:
    @staticmethod
    def static_method():
        return "I am a static method"

print(MyClass.static_method())  # 输出: I am a static method

2. @classmethod

将方法转换为类方法，使得该方法可以访问类的状态而不是实例的状态。

  • 类方法是将方法绑定到类而不是实例的方法。它的第一个参数通常被命名为cls，用于表示类本身。
  • 类方法可以访问类的属性和方法，因为它们通过参数cls传递了类本身。
  • 类方法可以通过类直接调用，也可以通过实例调用。

示例1:

class Math:
    multiplier = 2

    @classmethod
    def multiply(cls, x):
        return x * cls.multiplier

print(Math.multiply(3))  # 输出: 6

示例2:

class MyClass:
    class_variable = "I am a class variable"

    @classmethod
    def class_method(cls):
        return cls.class_variable

print(MyClass.class_method())  # 输出: I am a class variable

类方法和静态方法区别说明:

类方法可以访问类的属性和方法，并且通过cls参数传递类本身；而静态方法不能访问类或实例的状态，它们更像是普通的函数。选择使用哪种方法取决于你的需求，如果需要访问类的属性和方法，应该使用类方法，否则使用静态方法。

3. @property

将方法转换为属性，使得可以像访问属性一样访问该方法，同时也可以使用@property.setter和@property.deleter定义属性的设置和删除操作。

class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self._radius = radius

    @property
    def radius(self):
        return self._radius

    @radius.setter
    def radius(self, value):
        self._radius = value

circle = Circle(5)
print(circle.radius)  # 输出: 5
circle.radius = 7
print(circle.radius)  # 输出: 7

4. @abstractmethod

用于定义抽象方法，该方法必须在子类中被实现。

在 Python 中，抽象方法是一种特殊的方法，它没有具体的实现，而是在抽象基类（Abstract Base Class，ABC）中声明，并且必须在子类中被实现。Python 中的抽象方法通过 @abstractmethod 装饰器来定义。

抽象方法的作用是定义一个接口，规定了子类必须实现的方法，但不提供具体的实现。这样可以确保子类实现了特定的行为，从而保证了代码的一致性和可靠性。

示例1:

from abc import ABC, abstractmethod

class Shape(ABC):
    @abstractmethod
    def area(self):
        pass

class Rectangle(Shape):
    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height

    def area(self):
        return self.width * self.height

rectangle = Rectangle(3, 4)
print(rectangle.area())  # 输出: 12

示例2:

from abc import ABC, abstractmethod

class Animal(ABC):
    @abstractmethod
    def make_sound(self):
        pass

class Dog(Animal):
    def make_sound(self):
        return "Woof!"

class Cat(Animal):
    def make_sound(self):
        return "Meow!"

# 创建实例并调用抽象方法
dog = Dog()
cat = Cat()

print(dog.make_sound())  # 输出: Woof!
print(cat.make_sound())  # 输出: Meow!

在这个例子中，Animal 是一个抽象基类，其中定义了一个抽象方法 make_sound()，该方法没有具体的实现。Dog 和 Cat 类是 Animal 的子类，它们都实现了 make_sound() 方法。在子类中必须实现抽象方法，否则会抛出 TypeError 异常。这样可以确保所有的子类都具有相同的行为。

5. @wraps

functools.wraps 装饰器是 Python 标准库 functools 中的一个函数，用于保留被装饰函数的元数据，如函数名、文档字符串等。这在编写装饰器时非常有用，因为装饰器会替换原始函数，可能会导致丢失原始函数的一些重要信息。

from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Before the function call")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("After the function call")
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello(name):
    """A simple function that says hello"""
    print(f"Hello, {name}!")

say_hello("Alice")
print(say_hello.__name__)  # 输出: say_hello
print(say_hello.__doc__)   # 输出: A simple function that says hello

在这个示例中，my_decorator 装饰器装饰了 say_hello 函数，并在内部定义了一个 wrapper 函数。使用 @wraps(func) 装饰器确保了 wrapper 函数的元数据与原始函数 say_hello 保持一致。因此，调用 say_hello 函数后，你会发现其名称和文档字符串都没有变化。

示例代码返回如下：

Before the function call
Hello, Alice!
After the function call
say_hello
A simple function that says hello

示例代码说明：

  1. 装饰器函数 my_decorator 的定义：定义了 my_decorator 装饰器函数，但并没有立即执行。

  2. 被装饰函数 say_hello 的定义：定义了 say_hello 函数，并使用 @my_decorator 装饰器装饰了它。

  3. say_hello 函数的调用：调用了 say_hello("Alice") 函数，实际上触发了装饰器函数 my_decorator 中的 wrapper 函数。

  4. my_decorator 中的 wrapper 函数执行：在调用被装饰函数前，wrapper 函数先打印 "Before the function call"，然后执行被装饰函数 say_hello，再打印 "After the function call"。最后返回被装饰函数的返回值（如果有的话）。

  5. 被装饰函数 say_hello 的执行：被装饰函数 say_hello 执行了打印 "Hello, Alice!"。

总的执行顺序是先执行装饰器函数的定义，然后定义被装饰函数，接着调用被装饰函数时实际上执行了装饰器函数中的 wrapper 函数，最后执行被装饰函数的函数体。

6. 自定义装饰器

除了Python内置的装饰器外，你还可以编写自己的装饰器来实现特定的功能，比如日志记录、性能分析、权限验证等。

下面是一个自定义装饰器的示例代码，该装饰器用于记录函数的执行时间：

示例1:

import time
from functools import wraps

def measure_time(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        execution_time = end_time - start_time
        print(f"Function '{func.__name__}' executed in {execution_time:.4f} seconds.")
        return result
    return wrapper

@measure_time
def my_function(n):
    total = 0
    for i in range(n):
        total += i
    return total

result = my_function(1000000)
print("Result:", result)

在这个例子中，measure_time是一个自定义装饰器，它接受一个函数作为参数，并返回一个包装函数wrapper。wrapper函数记录了函数执行的开始时间和结束时间，然后计算执行时间，并打印出来。@wraps(func)装饰器用于保留原始函数的元数据，比如函数名和文档字符串。

my_function函数是一个简单的示例函数，它对一个很大的范围进行求和操作。通过在my_function前面添加@measure_time装饰器，可以实现对该函数执行时间的测量。调用my_function时，会自动执行装饰器中的代码，并打印出函数执行时间。

示例2:

def log_execution_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        import time
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        execution_time = end_time - start_time
        print(f"Function '{func.__name__}' executed in {execution_time:.4f} seconds.")
        return result
    return wrapper

@log_execution_time
def my_function(n):
    total = 0
    for i in range(n):
        total += i
    return total

result = my_function(1000000)
print("Result:", result)

wraps 装饰器和自定义装饰器之间的区别在于它们的功能和使用场景：

  1. 功能：

    • wraps 装饰器是 Python 标准库中 functools 模块提供的一个函数，用于在定义装饰器时保留被装饰函数的元数据，如函数名、文档字符串等。它主要用于解决装饰器覆盖原始函数的问题。
    • 自定义装饰器是程序员根据实际需求编写的装饰器函数，它可以实现各种不同的功能，如日志记录、性能分析、权限验证等。

  2. 使用场景：

    • wraps 装饰器通常用于编写装饰器时，为了保留被装饰函数的元数据，防止装饰器破坏原始函数的属性和行为。
    • 自定义装饰器则根据具体的需求来编写，可以实现各种自定义的功能，例如添加额外的逻辑、修改函数的行为等。

虽然 wraps 装饰器也是一种自定义装饰器，但它的主要目的是保持被装饰函数的元数据，而不是实现特定的功能。因此，在编写自定义装饰器时，可能会同时使用 wraps 装饰器来保留被装饰函数的元数据。

标签：函数,Python,hello,time,print,ChatGPT,装饰,def
From： https://www.cnblogs.com/lldhsds/p/18220790

相关文章

  • python处理EXCEL
    !https://zhuanlan.zhihu.com/p/700537143python处理EXCEL在Python中，有多个库可以用来操作Excel文件。其中比较常用的有openpyxl、pandas，以及xlsxwriter。下面我将分别介绍这些库及其使用方法。一、openpyxl安装pipinstallopenpyxl示例代码fromopenpyxlimportWorkbo......
  • （保姆级教程）免费离线PDF转换工具，支持AI(集成ChatGPT3.5)
    文章目录前言一、安装流程1.获取软件方式：2.下载流程二、软件功能介绍1.添加和替换PDF文本2.与AI聊天来完成PDF工作3.批量PDF转换器4.无限使用体验前言今天，小编推荐一款名为PDFgear的转换工具，不仅支持png，word，PPT等各种格式的转换。还支持AI查询功能，可以更智能，更......
  • Python lambda函数
    Pythonlambda函数Python中的lambda函数，用于创建简洁的匿名函数。Lambda函数通常用于在需要函数作为参数的上下文中，以及在需要临时定义简单函数的地方。下面是一些关于lambda函数的基本知识和用法：1.lambda函数的基本语法lambdaarguments:expressionlambda关键字用于声明......
  • 用Python写一个热点事件追踪的算法
     要编写一个热点事件追踪的算法，首先需要明确算法的主要目标和所需的数据。在这个例子中，我们将基于微博的热度（如点赞数、转发数和评论数）来追踪热点事件。以下是一个简单的Python算法，仅供参考： 1.导入所需库 ```pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupimp......
  • Python截取函数
    在Python中，你可以使用切片（slice）来截取字符串、列表和其他序列类型的一部分。以下是一些常见的示例：1.**截取字符串**：```pythons="Hello,World!"substring=s[7:12] #从索引7开始到索引12（不包括12）结束print(substring) #输出:World```2.**使用负数索引截取**......
  • Python数据分析与挖掘实战（6章）
    非原创，仅个人关于《Python数据分析与挖掘实战》的学习笔记窃漏电数据分析导入相关库importwarningsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportxlrd#解决中文乱码plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axe......
  • Python中的压缩和解包: '*'、'**'和zip()
    python中*用途广泛，除了在数学运算中作为相乘还可以在其它方便扮演者对数据的解包之用途。*数学运算中的相乘对元组/列表的解包1.星号*可以用于在解包过程中收集多余的值。例如：numbers=(1,2,3,4,5)#解包时使用*收集多余的值a,b,*rest=numbersprint(a)#......
  • 2024最新ChatGPT网站系统源码+Midjourney-AI绘画源码，支持ChatGPT4.0/GPT-4o文档分析图
    一、前言SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。支持GPT-4o大模型、文档分析、识图图片理解、GPTs应用、GPT语音对话、联网提问、GPT-4全模型、DALL-E3文生图、GPT4-All联网搜索模型、思维导图、会员......
  • Python实用代码片段分享（一）
    在Python编程的旅途中，我们经常会遇到各种问题和挑战。为了帮助大家更高效地编写代码，今天我为大家分享几个实用的Python代码片段。这些代码片段涵盖了从数据处理到文件操作，再到性能优化等多个方面。希望它们能在你的项目中发挥作用！一、数据处理1.列表推导式列表推导式是Pytho......
  • Python中的pyttsx3库：文本到语音转换的利器
    pyttsx3是一个跨平台的文本到语音转换库，它可以在没有安装其他依赖项的情况下在Windows、Linux和macOS上运行。pyttsx3使用系统自带的TTS（文本到语音）引擎，因此可以确保在各种操作系统上都具有较高的稳定性和可用性。官方文档：https://pyttsx3.readthedocs.io/en/latest/https://py......

赞助商

阅读排行

网站主页关于我们联系我们网站地图

本网站内容转载自其他媒体，侵权联系[admin##ips99.com]。

Copyright © 2020-2023 IPS99 版权所有 IPS99