【python】装饰器听了N次，实际工作中到底能干嘛？

概述接上一篇【python】装饰器听了N次也没印象，读完这篇你就懂了， 终于知道python的装饰器是怎么回事，那在工作中，到底能干吗用呢？ 尤其对我这个只会写写脚本又不做python开发的小测试/手动无

接上一篇【python】装饰器听了N次也没印象，读完这篇你就懂了，

终于知道python的装饰器是怎么回事，那在工作中，到底能干吗用呢？
尤其对我这个只会写写脚本又不做python开发的小测试/手动无辜脸。

先说结论，肯定是有用处滴。

一、自动化测试中使用

就拿写的自动化测试来说吧，如果我想统一的输出点东西，比如：case的运行时长，case名称等等，那就可以用起来。

首先，看下最简单的case，没有装饰器：

import pytestdef test_01():    a = 1    b = 2    assert a < bdef test_02():    a = 1    b = 1    assert a-b == 0if __name__ == '__main__':    pytest.main(['demo_test.py'])

这个用例文件里有2个case，运行一下：

============================= test session starts =============================platform win32 -- Python 3.8.5,pytest-6.0.1,py-1.9.0,pluggy-0.13.1rootdir: D:\练习collected 2 itemsdemo_test.py ..                                                          [100%]============================== 2 passed in 0.01s ==============================[Finished in 0.4s]

运行通过就是.，所以2个case都通过了，有2个.。

如果我想在运行结果里看到每个case的执行时长，那么就可以写一个装饰器去处理：

import pytestimport functoolsimport timedef log_execute_time(func):    @functools.wraps(func)    def wrapper(*args,**kwargs):        start = time.perf_counter()        res = func(*args,**kwargs)        end = time.perf_counter()        print("{} 用时 {} ms".format(func.__name__,(end - start) * 1000))        return res    return wrapper@log_execute_timedef test_01():    a = 1    b = 2    assert a < b@log_execute_timedef test_02():    a = 1    b = 1    assert a-b == 0if __name__ == '__main__':    pytest.main(['-s','demo_test.py'])

运行一下：

============================= test session starts =============================platform win32 -- Python 3.8.5,pluggy-0.13.1rootdir: D:\练习collected 2 itemsdemo_test.py test_01 用时 0.0007999999999674934 ms .test_02 用时 0.0012999999999818712 ms .============================== 2 passed in 0.03s ==============================[Finished in 0.4s]

可以看到，每个case执行会打印出执行耗时。

上述的这个例子是在实现自动化测试时的场景，具体还是要看你怎么去挖掘你的需求。

二、其他python开发向的用法

我也去查了下其他的用法，其实在python开发中，用途还是很多的，其中就还有大家熟悉的"身份认证"。

比如大家爱上博客园，你不登录账号也可以浏览博客。当你看着兴起，自己也想评论或者发文的时候，发现
提示你需要登录，这种场景就可以用上装饰器。代码举例：

import functoolsdef authenticate(func):    @functools.wraps(func)    def wrapper(*args,**kwargs):        request = args[0]        if check_user_logged_in(request): # 检查用户是否登录            return func(*args,**kwargs) # 如果登录了，就可以执行函数post_comment() 发送评论        else:            raise Exception('Authentication Failed') # 否则，身份验证失败    return wrapper    @authenticatedef post_comment(request)    pass

上述代码只是说了这个意思，辅助描述下场景。

除此之外，还可以在输入合理性检查、缓存等多个场景中使用，毕竟不是做开发的，这里就不再深入了。

三、装饰器小结

装饰器本质上是一个python函数或者类，可以让其他函数或类在不需要做任何代码修改的前提下，增加额外的功能。
装饰器的返回值也是一个函数对象或者类对象。

有了装饰器，我们可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码到装饰器中，并且可以重用。
说到这，我感觉跟AOP面向切面编程有点像。

大家还知道哪些应用场景，也欢迎留言补充。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的【python】装饰器听了N次，实际工作中到底能干嘛？全部内容，希望文章能够帮你解决【python】装饰器听了N次，实际工作中到底能干嘛？所遇到的程序开发问题。

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