Python自定義注解

Python3.0之后加入新特性Decorators，以@為標記修飾function和class。有點類似c++的宏和java的注解。Decorators用以修飾約束function和class，分為帶參數和不帶參數，影響原有輸出，例如類靜態函數我們要表達的時候需要函數前面加上修飾@staticmethod或@classmethod,為什么這樣做呢？下面用簡單的例子來看一下，具體內容可以查看：官方解釋

不帶參數的單一使用

def spamrun(fn): def sayspam(*args): print("spam,spam,spam") fn(*args) return sayspam @spamrun def useful(a,b): print(a*b) if __name__ == "__main__" useful(2,5) 

運行結果

spam,spam,spam
10

函數useful本身應該只是打印10，可是為什么最后的結果是這樣的呢，其實我們可以簡單的把這個代碼理解為

def spamrun(fn): def sayspam(*args): print("spam,spam,spam") fn(*args) return sayspam def useful(a,b): print(a*b) if __name__ == "__main__" useful = spamrun(useful) useful(a,b)

不帶參數的多次使用

def spamrun(fn): def sayspam(*args): print("spam,spam,spam") fn(*args) return sayspam def spamrun1(fn): def sayspam1(*args): print("spam1,spam1,spam1") fn(*args) return sayspam1 @spamrun @spamrun1 def useful(a,b): print(a*b) if __name__ == "__main__" useful(2,5) 

運行結果

spam,spam,spam
spam1,spam1,spam1
10

這個代碼理解為

if __name__ == "__main__" useful = spamrun1(spamrun(useful)) useful(a,b)

帶參數的單次使用

def attrs(**kwds): def decorate(f): for k in kwds: setattr(f, k, kwds[k]) return f return decorate @attrs(versionadded="2.2", author="Guido van Rossum") def mymethod(f): print(getattr(mymethod,'versionadded',0)) print(getattr(mymethod,'author',0)) print(f) if __name__ == "__main__" mymethod(2) 

運行結果

2.2
Guido van Rossum
2

這個代碼理解為

if __name__ == "__main__" mymethod = attrs(versionadded="2.2", author="Guido van Rossum).(mymethod) mymethod(2)

帶參數的多次使用 
這次我們來看一個比較實際的例子，檢查我們函數的輸入輸出是否符合我們的標准，比如我們希望的輸入是（int，（int，float））輸出是（int，float），這個例子在官網里有，但是在3.6版本中使用有些問題，這里進行了一些改動，如果要進一步了解可以看下functionTool。

def accepts(*types): def check_accepts(f): def new_f(*args, **kwds): assert len(types) == (len(args) + len(kwds)), \ "args cnt %d does not match %d" % (len(args) + len(kwds), len(types)) for (a, t) in zip(args, types): assert isinstance(a, t), \ "arg %r does not match %s" % (a, t) return f(*args, **kwds) update_wrapper(new_f, f) return new_f return check_accepts def returns(rtype): def check_returns(f): def new_f(*args, **kwds): result = f(*args, **kwds) assert isinstance(result, rtype), \ "return value %r does not match %s" % (result, rtype) return result update_wrapper(new_f, f) return new_f return check_returns @accepts(int, (int, float)) @returns((int, float)) def func(arg1, arg2): return arg1 * arg2 if __name__ == "__main__" a = func(1, 'b') print(a) 

這里故意輸入了錯誤的參數，所以運行結果將我們的斷言打印了出來

AssertionError: arg 'b' does not match (<class 'int'>, <class 'float'>)

這個代碼理解為

if __name__ == "__main__" func = accepts(int, (int, float)).(accepts((int, float)).(mymethod)) a = func(1, 'b') print(a)

說到這里，大家不難看出其實我們可以使用Decorators做很多工作，簡化代碼，使邏輯更清晰等。還有更多的用法等着大家自己去挖掘了，這里只簡單的介紹了針對函數的用法，其實還可以針對class使用，具體的大家自己看看官方介紹，結合這篇文檔應該就不難理解了。

 

引自：https://blog.csdn.net/u013474436/article/details/75675113