Python函数装饰器的使用教程

典型的函数装饰器

以下示例定义了一个装饰器,输出函数的运行时间:

函数装饰器和闭包紧密结合,入参func代表被装饰函数,通过自由变量绑定后,调用函数并返回结果。

使用clock装饰器:

import time
from clockdeco import clock

@clock
def snooze(seconds):
    time.sleep(seconds)

@clock
def factorial(n):
    return 1 if n < 2 else n*factorial(n-1)

if __name__=='__main__':
    print('*' * 40, 'Calling snooze(.123)')
    snooze(.123)
    print('*' * 40, 'Calling factorial(6)')
    print('6! =', factorial(6))  # 6!指6的阶乘

输出结果:

这是装饰器的典型行为:把被装饰的函数换成新函数,二者接受相同的参数,而且返回被装饰的函数本该返回的值,同时还会做些额外操作。

值得注意的是factorial()是个递归函数,从结果来看,每次递归都用到了装饰器,打印了运行时间,这是因为如下代码:

@clock
def factorial(n):
    return 1 if n < 2 else n*factorial(n-1)

等价于:

def factorial(n):
    return 1 if n < 2 else n*factorial(n-1)

factorial = clock(factorial)

factorial引用的是clock(factorial)函数的返回值,也就是装饰器内部函数clocked,每次调用factorial(n),执行的都是clocked(n)。

叠放装饰器

@d1
@d2
def f():
    print("f")

等价于:

def f():
    print("f")

f = d1(d2(f))

参数化装饰器

怎么让装饰器接受参数呢?答案是:创建一个装饰器工厂函数,把参数传给它,返回一个装饰器,然后再把它应用到要装饰的函数上。

示例如下:

registry = set()

def register(active=True):
    def decorate(func):
        print('running register(active=%s)->decorate(%s)'
              % (active, func))
        if active:
            registry.add(func)
        else:
            registry.discard(func)

        return func
    return decorate

@register(active=False)
def f1():
    print('running f1()')

# 注意这里的调用
@register()
def f2():
    print('running f2()')

def f3():
    print('running f3()')

register是一个装饰器工厂函数,接受可选参数active默认为True,内部定义了一个装饰器decorate并返回。需要注意的是装饰器工厂函数,即使不传参数,也要加上小括号调用,比如@register()。

再看一个示例:

import time

DEFAULT_FMT = '[{elapsed:0.8f}s] {name}({args}) -> {result}'

# 装饰器工厂函数
def clock(fmt=DEFAULT_FMT):
    # 真正的装饰器
    def decorate(func):
        # 包装被装饰的函数
        def clocked(*_args):
            t0 = time.time()
            # _result是被装饰函数返回的真正结果
            _result = func(*_args)
            elapsed = time.time() - t0
            name = func.__name__
            args = ', '.join(repr(arg) for arg in _args)
            result = repr(_result)
            # **locals()返回clocked的局部变量
            print(fmt.format(**locals()))
            return _result
        return clocked
    return decorate 

if __name__ == '__main__':

    @clock()
    def snooze(seconds):
        time.sleep(seconds)

    for i in range(3):
        snooze(.123)

这是给典型的函数装饰器添加了参数fmt,装饰器工厂函数增加了一层嵌套,示例中一共有3个def。

标准库中的装饰器

Python内置了三个用于装饰方法的函数:property、classmethod和staticmethod,这会在将来的文章中讲到。本文介绍functools中的三个装饰器:functools.wraps、functools.lru_cache和functools.singledispatch。

functools.wraps

Python函数装饰器在实现的时候,被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了(函数名等函数属性会发生改变),为了不影响,Python的functools包中提供了一个叫wraps的装饰器来消除这样的副作用(它能保留原有函数的名称和函数属性)。

示例,不加wraps:

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''decorator'''
        print('Calling decorated function...')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def example():
    """Docstring"""
    print('Called example function')

print(example.__name__, example.__doc__)
# 输出wrapper decorator

加wraps:

import functools

def my_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''decorator'''
        print('Calling decorated function...')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def example():
    """Docstring"""
    print('Called example function')

print(example.__name__, example.__doc__)
# 输出example Docstring

functools.lru_cache

lru是Least Recently Used的缩写,它是一项优化技术,把耗时的函数的结果保存起来,避免传入相同的参数时重复计算。

示例:

import functools

from clockdeco import clock

@functools.lru_cache()
@clock
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-2) + fibonacci(n-1)

if __name__=='__main__':
    print(fibonacci(6))

优化了递归算法,执行时间会减半。

注意,lru_cache可以使用两个可选的参数来配置,它的签名如下:

functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)
  • maxsize:最大存储数量,缓存满了以后,旧的结果会被扔掉。
  • typed:如果设为True,那么会把不同参数类型得到的结果分开保存,即把通常认为相等的浮点数和整型参数(如1和1.0)区分开。

functools.singledispatch

Python3.4的新增语法,可以用来优化函数中的大量if/elif/elif。使用@singledispatch装饰的普通函数会变成泛函数:根据第一个参数的类型,以不同方式执行相同操作的一组函数。所以它叫做single dispatch,单分派。

根据多个参数进行分派,就是多分派了。

示例,生成HTML,显示不同类型的Python对象:

import html

def htmlize(obj):
    content = html.escape(repr(obj))
    return '<pre>{}</pre>'.format(content)

因为Python不支持重载方法或函数,所以就不能使用不同的签名定义htmlize的变体,只能把htmlize变成一个分派函数,使用if/elif/elif,调用专门的函数,比如htmlize_str、htmlize_int等。时间一长htmlize会变得很大,跟各个专门函数之间的耦合也很紧密,不便于模块扩展。

@singledispatch经过深思熟虑后加入到了标准库,来解决这类问题:

from functools import singledispatch
from collections import abc
import numbers
import html

@singledispatch
def htmlize(obj):
    # 基函数 这里不用写if/elif/elif来分派了
    content = html.escape(repr(obj))
    return '<pre>{}</pre>'.format(content)

@htmlize.register(str)
def _(text):
    # 专门函数
    content = html.escape(text).replace('\n', '<br>\n')
    return '<p>{0}</p>'.format(content)

@htmlize.register(numbers.Integral)
def _(n):
    # 专门函数
    return '<pre>{0} (0x{0:x})</pre>'.format(n)

@htmlize.register(tuple)
@htmlize.register(abc.MutableSequence)
def _(seq):
    # 专门函数
    inner = '</li>\n<li>'.join(htmlize(item) for item in seq)
    return '<ul>\n<li>' + inner + '</li>\n</ul>'

@singledispatch装饰了基函数。专门函数使用@<<base_function>>.register(<<type>>)装饰,它的名字不重要,命名为_,简单明了。

这样编写代码后,Python会根据第一个参数的类型,调用相应的专门函数。

小结

本文首先介绍了典型的函数装饰器:把被装饰的函数换成新函数,二者接受相同的参数,而且返回被装饰的函数本该返回的值,同时还会做些额外操作。接着介绍了装饰器的两个高级用法:叠放装饰器和参数化装饰器,它们都会增加函数的嵌套层级。最后介绍了3个标准库中的装饰器:保留原有函数属性的functools.wraps、缓存耗时的函数结果的functools.lru_cache和优化if/elif/elif代码的functools.singledispatch。

参考资料:

《流畅的Python》https://github.com/fluentpython/example-code/tree/master/07-closure-deco

https://blog.csdn.net/liuzonghao88/article/details/103586634

以上就是Python函数装饰器高级用法的详细内容,更多关于Python函数装饰器用法的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Python如何创建装饰器时保留函数元信息

    问题 你写了一个装饰器作用在某个函数上,但是这个函数的重要的元信息比如名字.文档字符串.注解和参数签名都丢失了. 解决方案 任何时候你定义装饰器的时候,都应该使用 functools 库中的 @wraps 装饰器来注解底层包装函数.例如: import time from functools import wraps def timethis(func): ''' Decorator that reports the execution time. ''' @wraps(func) def wr

  • Python 中的函数装饰器和闭包详解

    函数装饰器可以被用于增强方法的某些行为,如果想自己实现装饰器,则必须了解闭包的概念. 装饰器的基本概念 装饰器是一个可调用对象,它的参数是另一个函数,称为被装饰函数.装饰器可以修改这个函数再将其返回,也可以将其替换为另一个函数或者可调用对象. 例如:有个名为 decorate 的装饰器: @decorate def target(): print('running target()') 上述代码的写法和以下写法的效果是一样的: def target(): print('running targe

  • 如何实现一个python函数装饰器(Decorator)

    装饰器本质上是一个 Python 函数或类,它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功能,装饰器的返回值也是一个函数/类对象.它经常用于为已有函数/类添加记录日志.计时统计.性能测试等. 首先定义一个倒计时函数,这个函数的功能非常简单,就是把n从当前值减少到0. def countdown(n): while n > 0: print('time' + str(n)) n -= 1 print(countdown.__name__) 程序输出: countdown 1.为函数增

  • python函数装饰器之带参数的函数和带参数的装饰器用法示例

    本文实例讲述了python函数装饰器之带参数的函数和带参数的装饰器用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 函数带多个参数 # 普通的装饰器, 打印函数的运行时间 def decrator(func): def wrap(*args, **kwargs): start_time = time.time() res = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print('运行时间为', end_time-start_time) return

  • Python函数装饰器原理与用法详解

    本文实例讲述了Python函数装饰器原理与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 装饰器本质上是一个函数,该函数用来处理其他函数,它可以让其他函数在不需要修改代码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.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等应用场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 严格来说,装饰器只是语法糖,

  • Python装饰器限制函数运行时间超时则退出执行

    实际项目中会涉及到需要对有些函数的响应时间做一些限制,如果超时就退出函数的执行,停止等待. 可以利用python中的装饰器实现对函数执行时间的控制. python装饰器简单来说可以在不改变某个函数内部实现和原来调用方式的前提下对该函数增加一些附件的功能,提供了对该函数功能的扩展. 方法一. 使用 signal # coding=utf-8 import signal import time def set_timeout(num, callback): def wrap(func): def h

  • 让你Python到很爽的加速递归函数的装饰器

    今天我们会讲到一个[装饰器] 注记:链接"装饰器"指Python3教程中的装饰器教程.可以在这里快速了解什么是装饰器. @functools.lru_cache--进行函数执行结果备忘,显著提升递归函数执行时间. 示例:寻找宝藏.在一个嵌套元组tuple或列表list中寻找元素'Gold Coin' import time from functools import lru_cache def find_treasure(box): for item in box: if isinst

  • Python 装饰器@,对函数进行功能扩展操作示例【开闭原则】

    本文实例讲述了Python 装饰器@,对函数进行功能扩展操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 装饰器可以对原函数进行功能扩展,但还不需要修改原函数的内容(开闭原则),也不需要修改原函数的调用. demo.py(装饰器,@): # 闭包 def w1(func): def inner(): # 对原函数进行功能扩展 print("功能扩展") func() # return func() # 如果原函数需要返回值,可以return return inner # 闭包 @w1 # 相当于

  • python装饰器相当于函数的调用方式

    1. 普通装饰器 import logging 1. foo = use_loggine(foo) def use_loggine(func): def wrapper(): logging.warn("%s is running " % func.__name__) return func() return wrapper @use_loggine def foo(): print "aaa" foo() print foo.__name__ 2. func 需要

  • Python高阶函数与装饰器函数的深入讲解

    本文主要介绍的是Python高阶函数与装饰器函数的相关内容,分享给大家,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧 高阶函数 1.可以使用函数对象作为参数的函数 2.或可以将函数作为返回值的函数 3.函数对象:定义好的函数,使用函数名调用(不要加括号) #将函数作为参数的高阶函数,通过传入不同的函数,可以使执行的结果不同 4.内置高阶函数 (1)map数据映射函数 map函数接收的是两个参数,一个函数,一个序列,其功能是将序列中的值处理再依次返回至列表内.其返回值为一个迭代器对象 (2)reduce

随机推荐