Python 装饰器学习以及实际使用场景实践(2)

def async(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        thr = Thread(target = f, args = args, kwargs = kwargs)
        thr.start()
    return wrapper

@async
def send_async_email(msg):
    mail.send(msg)

def send_email(subject, sender, recipients, text_body, html_body):
    msg = Message(subject, sender = sender, recipients = recipients)
    msg.body = text_body
    msg.html = html_body
    send_async_email(msg)

并且这个装饰器可以适用一切需要异步处理的功能，做到非常好的代码复用。

3.5让装饰器带类参数
class locker:
    def __init__(self):
        print("locker.__init__() should be not called.")
       
    @staticmethod
    def acquire():
        print("locker.acquire() called.（这是静态方法）")
       
    @staticmethod
    def release():
        print("  locker.release() called.（不需要对象实例）")
 
def deco(cls):
    '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
    def _deco(func):
        def __deco():
            print("before %s called [%s]." % (func.__name__, cls))
            cls.acquire()
            try:
                return func()
            finally:
                cls.release()
        return __deco
    return _deco
 
@deco(locker)
def myfunc():
    print(" myfunc() called.")
 
myfunc()
myfunc()

输出为：
before myfunc called [__main__.locker].
locker.acquire() called.(this is staticmethon)
myfunc() called.
  locker.release() called.(do't need object )

before myfunc called [__main__.locker].
locker.acquire() called.(this is staticmethon)
myfunc() called.
  locker.release() called.(do't need object )

装饰器总结

当我们对某个方法应用了装饰方法后， 其实就改变了被装饰函数名称所引用的函数代码块入口点，使其重新指向了由装饰方法所返回的函数入口点。由此我们可以用decorator改变某个原有函数的功能，添加各种操作，或者完全改变原有实现。

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