Python基础篇_修饰符（Decorators）【下】

长孤秋落2024-02-10 21:50

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Python基础篇_修饰符（Decorators）【下】

Python基础篇_修饰符（Decorators）【下】

Python中有多种修饰符，这些修饰符用于指定方法的特殊行为或属性，也是用于修改函数行为的特殊参数。

一、修饰符一般特点

  1. 修饰符只能用于类定义中，不能用于普通函数中
  2. 属性修饰符是可叠加的，也就是说，一个方法可以同时被多个属性修饰符修饰

二、常用的修饰符以及用法举例

7) @abc.abstractmethod，抽象方法

@abc.abstractmethod用于指示一个方法是抽象的，这意味着这个方法必须在任何非抽象的子类中被重写。它属于abc模块，即抽象基类模块。

当你定义一个抽象基类并使用@abc.abstractmethod装饰器标记一个方法时，任何子类都必须实现这个方法，否则它将引发TypeError。

示例1： AbstractClassExample类的抽象方法my_abstract_method

python 复制代码 
import abc

class AbstractClassExample(metaclass=abc.ABCMeta):
    @abc.abstractmethod
    def my_abstract_method(self):
        pass

class ConcreteClass(AbstractClassExample):
    def my_abstract_method(self):
        print("This is the implementation of the abstract method.")

# 下面的代码将引发TypeError，因为my_abstract_method在BrokenClass中未被实现。
# class BrokenClass(AbstractClassExample):
#     pass
在这个例子中，AbstractClassExample是一个抽象基类，它有一个抽象方法my_abstract_method
任何继承自AbstractClassExample的子类都必须实现my_abstract_method方法
ConcreteClass是一个实现了该方法的子类
尝试创建一个没有实现该方法的子类（如被注释掉的BrokenClass）将引发TypeError

示例2：Vehicle类的抽象方法start、stop

python 复制代码 
import abc

class Vehicle(metaclass=abc.ABCMeta):
    @abc.abstractmethod
    def start(self):
        pass

    @abc.abstractmethod
    def stop(self):
        pass

class Car(Vehicle):
    def start(self):
        print("Car started!")

    def stop(self):
        print("Car stopped!")

class Bike(Vehicle):
    def start(self):
        print("Bike started!")

    def stop(self):
        print("Bike stopped!")

# 下面的代码将引发TypeError，因为Vehicle是一个抽象基类，要求子类必须实现start和stop方法。
# class Train(Vehicle):
#     pass
在这个例子中，AbstractClassExample是一个抽象基类，它有一个抽象方法my_abstract_method
任何继承自AbstractClassExample的子类都必须实现my_abstract_method方法
ConcreteClass是一个实现了该方法的子类
尝试创建一个没有实现该方法的子类（如被注释掉的BrokenClass）将引发TypeError

示例3：Shape类的抽象方法area

python 复制代码 
import abc

class Shape(metaclass=abc.ABCMeta):
    @abc.abstractmethod
    def area(self):
        pass

class Circle(Shape):
    def __init__(self, radius):
        self.radius = radius
    
    def area(self):
        return 3.14 * self.radius ** 2

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

# 下面的代码将引发TypeError，因为Shape是一个抽象基类，要求子类必须实现area方法。
# class Triangle(Shape):
#     pass    
在这个例子中，Shape是一个抽象基类，有一个抽象方法area。任何子类必须实现这个方法。
Circle和`Rectangle`都是Shape的子类，并实现了area方法。
尝试创建一个没有实现该方法的子类（如被注释掉的Triangle）将引发TypeError

8) @functools.singledispatch，函数重载

@functools.singledispatch 是functools 模块提供的一个装饰器，用于实现多分派。具体来说，它可以将函数重定向到其他函数，基于第一个参数的类型。

示例1：foo方法重载

python 复制代码 
from functools import singledispatch

# 定义一个使用 @singledispatch 的函数
@singledispatch
def foo(arg):
    raise NotImplementedError("Unsupported type for foo")

# 定义一个具体的实现，用于处理字符串类型的参数
@foo.register(str)
def _(arg):
    return f"You provided a string: {arg}"

# 定义一个具体的实现，用于处理整数类型的参数
@foo.register(int)
def _(arg):
    return f"You provided an integer: {arg}"

# 使用函数
print(foo("Hello"))  
print(foo(42))  
print(foo(0.5))
python 复制代码 
# 执行结果
You provided a string: Hello
You provided an integer: 42
NotImplementedError: Unsupported type for foo

示例2：bar方法重载

python 复制代码 
from functools import singledispatch

# 定义一个使用 @singledispatch 的函数
@singledispatch
def bar(arg):
    raise NotImplementedError("Unsupported type for bar")

# 定义一个具体的实现，用于处理字符串类型的参数
@bar.register(str)
def _(arg):
    return f"You provided a string: {arg}"

# 定义一个具体的实现，用于处理整数类型的参数
@bar.register(int)
def _(arg):
    return f"You provided an integer: {arg}"

# 定义一个具体的实现，用于处理列表类型的参数
@bar.register(list)
def _(arg):
    return f"You provided a list: {arg}"

# 使用函数
print(bar("Hello")) 
print(bar(42)) 
print(bar([1, 2, 3])) 
print(bar(0.5))
python 复制代码 
# 执行结果
You provided a string: Hello
You provided an integer: 42
You provided a list: [1, 2, 3]
NotImplementedError: Unsupported type for bar

示例3：baz方法重载

python 复制代码 
from functools import singledispatch

# 定义一个使用 @singledispatch 的函数
@singledispatch
def baz(arg):
    raise NotImplementedError("Unsupported type for baz")

# 定义一个具体的实现，用于处理字符串类型的参数
@baz.register(str)
def _(arg):
    return f"You provided a string: {arg}"

# 定义一个具体的实现，用于处理整数类型的参数
@baz.register(int)
def _(arg):
    return f"You provided an integer: {arg}"

# 定义一个具体的实现，用于处理列表类型的参数
@baz.register(list)
def _(arg):
    return f"You provided a list: {arg}"

# 定义一个更通用的实现，用于处理其他类型
@baz.register
def _(arg):
    return f"You provided an unknown type: {type(arg)}"

# 使用函数
print(baz("Hello"))
print(baz(42))
print(baz([1, 2, 3]))
print(baz(0.5))
python 复制代码 
# 执行结果
You provided a string: Hello
You provided an integer: 42
You provided a list: [1, 2, 3]
You provided an unknown type: <class 'float'>

9) @contextlib.contextmanager，上下文管理

@contextlib.contextmanager 用于简化上下文管理器的创建。上下文管理器允许你在代码的某个特定部分设置一个上下文，该上下文在其他部分可能无法访问或可能更改。常见的使用场景包括文件操作、线程锁等。

使用 @contextlib.contextmanager 装饰器可以使您以声明式方式编写上下文管理器，而无需实现 __enter__ 和 __exit__ 方法。这对于简化某些上下文管理任务非常有用。

示例1：名为 timer 的上下文管理器

接受一个名称参数并打印出开始和结束时间

python 复制代码 
import contextlib
import time

@contextlib.contextmanager
def timer(name):
    print(f"Starting {name}")
    start_time = time.time()
    try:
        yield
    finally:
        end_time = time.time()
        print(f"{name} took {end_time - start_time} seconds")

with timer("my_operation"):
    # 在这里执行需要计时的操作
    time.sleep(2)
# 执行结果
Starting my_operation
my_operation took 2.00 seconds

示例2：名为 redirect_stdout 的上下文管理器

将标准输出（通常显示在控制台）重定向到一个指定的文件

python 复制代码 
import contextlib
import os

@contextlib.contextmanager
def redirect_stdout(file_path):
    """将标准输出重定向到指定的文件"""
    original_stdout = sys.stdout
    try:
        with open(file_path, 'w') as f:
            sys.stdout = f
            yield
    finally:
        sys.stdout = original_stdout

# 使用重定向输出的上下文管理器
with redirect_stdout('output.txt'):
    print("This message will be written to the file.")

示例3：名为 thread_lock 的上下文管理器

接受一个 threading.Lock 对象作为参数。这个上下文管理器确保在 with 语句块中的代码在执行时被线程锁定

python 复制代码 
import contextlib
import threading

@contextlib.contextmanager
def thread_lock(lock):
    """
    使用线程锁的上下文管理器
    :param lock: threading.Lock 对象
    """
    lock.acquire()
    try:
        yield
    finally:
        lock.release()

# 创建一个线程锁对象
lock = threading.Lock()

# 使用线程锁的上下文管理器
with thread_lock(lock):
    # 在此块中的代码将被线程锁定，确保同一时间只有一个线程可以执行这段代码
    print("Doing critical section of code...")

may the odds be ever in your favor ~

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