【Python】基本语法：装饰器语法糖@

1、什么是装饰器？

装饰器就是：动态地给一个现有对象或函数附加额外功能，同时又不修改原有类或函数的源代码、不通过继承扩展子类。

和继承的区别：

继承是静态绑定：编译期就确定好了功能，运行时无法随时增删功能；
装饰器模式：运行时动态给对象叠加 / 移除功能；
如果依靠类继承扩展功能：每增加一种功能就要新建一个子类，功能组合一多，子类会爆炸式增多

2、Python装饰器

Python中的装饰器：一般是用于包装函数，函数式编程思想；

Python使用@符号，标记装饰器，是 Python 语法糖，在不修改原函数代码的前提下，给函数增加额外功能，比如：异常捕获、计时、日志、权限校验等。

2.1 异常捕获+日志

异常捕获装饰器：给被修饰的函数，添加捕获异常功能，并将异常记录到日志中；

防止因为没有处理被装饰的函数的异常，而导致崩溃；

python 复制代码

def safe_wrapper(logger=None , default = None):
    def outer(func):
        def inner(*args, **kwargs):
            try:
                return func(*args, **kwargs)
            except Exception as e:
                if logger : logger.exception(f"{func.__doc__}失败 : {e}")
                return default
        return inner
    return outer

1）第一层safe_wrapper：接收两个参数：日志对象、出错要返回的默认值；

2）第二层outer：标准装饰器入口，接收要被包装的函数 func；

3）第三层inner：真正替换原函数的内层函数，原函数所有参数传递给 *args **kwargs；

4）第四层 try-except：将原函数包装到异常处理中；

5）第五层func：执行原函数，返回执行结果；

用法：

python 复制代码

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
log = logging.getLogger()

@safe_wrapper(logger=log, default=None)
def div(a, b):
    return a / b

print(div(10, 0))

捕获除零异常，不会崩溃，返回None，并打印异常日志

2.2 不使用语法糖

如果不使用Python的语法糖@，等同于使用下面的方式执行：div(10, 0)

python 复制代码

def div(a, b):
    return a / b
    
outer = safe_wrapper(logger=log, default=None)
inner = outer(div)
inner(10, 0)

2.3 统计函数运行时间

python 复制代码

import time

def timer(func):
    def wrap(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        res = func(*args, **kwargs)
        print(f"耗时：{time.time()-start:.2f}s")
        return res
    return wrap

@timer
def calc():
    sum(range(1000000))

calc()

3、内置装饰器

3.1 @property 函数当变量

把类的函数伪装成实例变量（属性）：

调用函数使用：class.fun();
伪装成变量后：class.fun;
默认不能赋值，添加setter修饰后，可以赋值；

python 复制代码

class Person:
    def __init__(self, birth_year):
        self.birth_year = birth_year
        self._age=0
        self._set=False
    @property
    def age(self):
        if(self._set):
            return self._age
        else:
            return 2026 - self.birth_year
    @age.setter
    def age(self, val):
          self._age = val
          self._set = True

3.2 @staticmethod 静态函数

和C++一样：静态函数属于类，不用实例化类也可以直接调用的函数；

注意：静态函数中，不能调用非静态的函数和变量（实例属性）；但是可以访问类属性

python 复制代码

class Tools:
    @staticmethod
    def add(a, b):
        return a + b

调用时，直接用类调用，不用创建对象也能调用

复制代码

print(Tools.add(1, 2))

3.3 @classmethod 类函数

类函数和静态函数类似；区别如下：

类函数支持继承重写，静态函数不能；
类函数的第一个参数表示类本身，子类调用时，该参数自动变成子类；

python 复制代码

class Tool:
    PI = 3.14159
    @staticmethod
    def static_pi():
        return Tool.PI
    @classmethod
    def class_pi(cls):
        return cls.PI

class NewTool(Tool):
    PI = 3.14

print(NewTool.static_pi())

输出，依然是父类的Tool值，static_pi中写死了 Tool.PI：

复制代码

3.14159

print(NewTool.class_pi())

输出，是子类NewTool自己的PI：

复制代码

3.14

静态函数：函数逻辑完全独立，既不调用类变量，也不调用实例变量，仅仅是把函数归类放到类中管理
类函数：需要调用类属性，例如：常用于工厂方法模式中，根据不同参数，创建类的实例

4、类属性和实例属性

C++中的成员变量，在Python中称为属性

类属性（类似C++中，静态成员变量）

写在 class 内部、__init__ 外面，属于整个类本；
所有实例共享同一份类属性；
可以通过类直接访问，也可以通过实例对象来访问；

实例属性（类似C++中，非静态成员变量）

在构造方法 __init__(self) 里通过 self.xxx 定义，只属于每一个单独的对象实例；
每个对象互相独立，修改互不影响；
只能通过实例对象访问，类无法直接访问；

可以通过 __dict__，来打印所有的属性字典

python 复制代码

class Student:
    school = "河北石油大学"
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age 
        
laoer = Student("laoer", 28)
print(laoer.__dict__)
print(Student.__dict__)