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python中decorator中的foo=bar(foo)和something=bar(foo)有什么区别?

python-decorators decorator python-2.7 python

user8224771 · 技术社区 · 7 年前

我读过关于我们可以在python中创建任何函数的引用的文章,但我也读到在创建decorator时,我们使用了一种称为“@”的特殊语法:例如:@decorator\u函数 @decorator_function 等于 new_function=decorator_function(new_function)

因此,在我看来,我对以下两个方面都持怀疑态度:

anything = decorator_function(new_function)
new_函数=decorator_函数(new_函数)

两者都扮演着闭包的角色,但都会产生不同的输出。那么,它们之间有什么大的区别呢?

示例代码:

def deco(fn):
    def wrapper(*args):
        print('called')
        return fn(*args)

    return wrapper


def something(x):
    if x == 0:
        print('first')
        something(x+1)
    else:
        print('hello')


print('new name')
a = deco(something)
a(0)
print('\nreassigning to the same name')
something = deco(something)
something(0)

3 回复 | 直到 7 年前

user2357112 7 年前

原件 something 您编写的函数递归调用不 a

如果您分配 deco(something) 到然后仍然是原始函数,递归调用将调用原始函数:

新函数调用原始函数
,查找原始函数

如果您分配 装饰(某物) 到然后 某物 现在是新函数,递归调用将调用新函数:

新函数调用原始函数
某物
新函数调用原始函数。。。

GIZ 7 年前

a = deco(something)

def deco(fn):
    def wrapper(*args):
        print('called') 
        return something(*args)      # Notice here
return wrapper

第二个, something = deco(something) 都是一样的您的原始功能 something 现在已经成为 wrapper 功能: deco

>>> something
<function deco.<locals>.wrapper at 0x7fbae4622f28>
>>> a
<function deco.<locals>.wrapper at 0x7fbae4622ea0>

某物 和 a 起初的 某物 某物=装饰(某物)

>>> something.__closure__[0].cell_contents
<function something at 0x7fbae4622bf8>

>>> a.__closure__[0].cell_contents
<function something at 0x7fbae4622bf8>

在上次作业中 某物

>>> something
<function deco.<locals>.wrapper at 0x7fbae4622f28>

Blckknght 7 年前

你的两个作业都是通过手动调用装饰器来完成的。但是其中一个(重新绑定的 something )替换原始函数,使其无法再通过其原始名称访问。这与使用任何其他作业没有什么不同。例如:

def foo(x):
    return x + 1

a = 10

a = foo(a)

当您指定 foo(a) a ,它取代了 10 具有新值 11 . 你不能得到

Decorator语法也做同样的事情。

def deco(fn):
    def wrapper(*args):
        print('called')
        return fn(*args)

    return wrapper

def func_1(x):
    pass
func_1 = deco(func_1) # replace the old func_1 with a decorated version

@deco                 # the @ syntax does the same thing!
def func_2(x):
    pass

def func_3(x):
    pass

func_4 = deco(func_3) # this works, creating a new function name without hiding the old one