接上一篇

終於知道python的裝飾器是怎麼回事，那在工作中，到底能幹嗎用呢？
尤其對我這個只會寫寫指令碼又不做python開發的小測試/手動無辜臉。

先說結論，肯定是有用處滴。

一、自動化測試中使用

就拿寫的自動化測試來說吧，如果我想統一的輸出點東西，比如：case的執行時長，case名稱等等，那就可以用起來。

首先，看下最簡單的case，沒有裝飾器：

import pytest

def test_01():
 a = 1
 b = 2
 assert a < b

def test_02():
 a = 1
 b = 1
 assert a-b == 0

if __name__ == '__main__':
 pytest.main(['demo_test.py'])

這個用例檔案裡有2個case，執行一下：

============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.8.5,pytest-6.0.1,py-1.9.0,pluggy-0.13.1
rootdir: D:\練習
collected 2 items

demo_test.py .. [100%]

============================== 2 passed in 0.01s ==============================
[Finished in 0.4s]

執行通過就是.，所以2個case都通過了，有2個.。

如果我想在執行結果裡看到每個case的執行時長，那麼就可以寫一個裝飾器去處理：

import pytest
import functools
import time

def log_execute_time(func):
 @functools.wraps(func)
 def wrapper(*args,**kwargs):
  start = time.perf_counter()
  res = func(*args,**kwargs)
  end = time.perf_counter()
  print("{} 用時 {} ms".format(func.__name__,(end - start) * 1000))
  return res
 return wrapper

@log_execute_time
def test_01():
 a = 1
 b = 2
 assert a < b

@log_execute_time
def test_02():
 a = 1
 b = 1
 assert a-b == 0

if __name__ == '__main__':
 pytest.main(['-s','demo_test.py'])

執行一下：

============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.8.5,pluggy-0.13.1
rootdir: D:\練習
collected 2 items

demo_test.py
test_01 用時 0.0007999999999674934 ms .
test_02 用時 0.0012999999999818712 ms .

============================== 2 passed in 0.03s ==============================
[Finished in 0.4s]

可以看到，每個case執行會打印出執行耗時。

上述的這個例子是在實現自動化測試時的場景，具體還是要看你怎麼去挖掘你的需求。

二、其他python開發向的用法

我也去查了下其他的用法，其實在python開發中，用途還是很多的，其中就還有大家熟悉的"身份認證"。

比如大家愛上部落格園，你不登入賬號也可以瀏覽部落格。當你看著興起，自己也想評論或者發文的時候，發現
提示你需要登入，這種場景就可以用上裝飾器。程式碼舉例：

import functools

def authenticate(func):
 @functools.wraps(func)
 def wrapper(*args,**kwargs):
  request = args[0]
  if check_user_logged_in(request): # 檢查使用者是否登入
   return func(*args,**kwargs) # 如果登入了，就可以執行函式post_comment() 傳送評論
  else:
   raise Exception('Authentication failed') # 否則，身份驗證失敗
 return wrapper
 
@authenticate
def post_comment(request)
 pass

上述程式碼只是說了這個意思，輔助描述下場景。

除此之外，還可以在輸入合理性檢查、快取等多個場景中使用，畢竟不是做開發的，這裡就不再深入了。

三、裝飾器小結

裝飾器本質上是一個python函式或者類，可以讓其他函式或類在不需要做任何程式碼修改的前提下，增加額外的功能。
裝飾器的返回值也是一個函式物件或者類物件。

有了裝飾器，我們可以抽離出大量與函式功能本身無關的雷同程式碼到裝飾器中，並且可以重用。
說到這，我感覺跟AOP面向切面程式設計有點像。

大家還知道哪些應用場景，也歡迎留言補充。

以上就是python 裝飾器的實際作用有哪些的詳細內容，更多關於python 裝飾器作用的資料請關注我們其它相關文章！