python 装饰器(三):装饰器实例(一)
示例 7-15 定义了一个装饰器,它会在每次调用被装饰的函数时计时,然后把经过的时间、传入的参数和调用的结果打印出来。
示例 7-15 一个简单的装饰器,输出函数的运行时间
import time def clock(func):
def clocked(*args): # ➊
t0 = time.perf_counter()
result = func(*args) # ➋
elapsed = time.perf_counter() - t0
name = func.__name__
arg_str = ', '.join(repr(arg) for arg in args)
print('[%0.8fs] %s(%s) -> %r' % (elapsed, name, arg_str, result))
return result
return clocked # ➌
❶ 定义内部函数 clocked,它接受任意个定位参数。
❷ 这行代码可用,是因为 clocked 的闭包中包含自由变量 func。
❸ 返回内部函数,取代被装饰的函数。示例 7-16 演示了 clock 装饰器的用法。
示例 7-16 使用 clock 装饰器
# clockdeco_demo.py 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))
运行示例 7-16 得到的输出如下:
$ python3 clockdeco_demo.py
**************************************** Calling snooze(123)
[0.12405610s] snooze(.123) -> None
**************************************** Calling factorial(6)
[0.00000191s] factorial(1) -> 1
[0.00004911s] factorial(2) -> 2
[0.00008488s] factorial(3) -> 6
[0.00013208s] factorial(4) -> 24
[0.00019193s] factorial(5) -> 120
[0.00026107s] factorial(6) -> 720
6! = 720
工作原理
记得吗,如下代码
@clock
def factorial(n):
return 1 if n < 2 else n*factorial(n-1)
其实等价于:
def factorial(n):
return 1 if n < 2 else n*factorial(n-1) factorial = clock(factorial)
因此,在两个示例中,factorial 会作为 func 参数传给 clock(参见示例 7-15)。然后, clock 函数会返回 clocked 函数,Python 解释器在背后会把 clocked 赋值给 factorial。
其实,导入clockdeco_demo 模块后查看 factorial 的 __name__ 属性,会得到如下结果:
>>> import clockdeco_demo
>>> clockdeco_demo.factorial.__name__
'clocked'
>>>
所以,现在 factorial 保存的是 clocked 函数的引用。自此之后,每次调用 factorial(n),执行的都是 clocked(n)。clocked 大致做了下面几件事。
(1) 记录初始时间 t0。
(2) 调用原来的 factorial 函数,保存结果。
(3) 计算经过的时间。
(4) 格式化收集的数据,然后打印出来。
(5) 返回第 2 步保存的结果。
这是装饰器的典型行为:把被装饰的函数替换成新函数,二者接受相同的参数,而且(通常)返回被装饰的函数本该返回的值,同时还会做些额外操作。
示例 7-15 中实现的 clock 装饰器有几个缺点:不支持关键字参数,而且遮盖了被装饰函数的 __name__ 和 __doc__ 属性。示例 7-17 使用
functools.wraps 装饰器把相关的属性从 func 复制到 clocked 中。此外,这个新版还能正确处理关键字参数。
示例 7-17 改进后的 clock 装饰器
# clockdeco2.py import time
import functools def clock(func):
@functools.wraps(func)
def clocked(*args, **kwargs):
t0 = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
elapsed = time.time() - t0
name = func.__name__
arg_lst = []
if args:
arg_lst.append(', '.join(repr(arg) for arg in args))
if kwargs:
pairs = ['%s=%r' % (k, w) for k, w in sorted(kwargs.items())]
arg_lst.append(', '.join(pairs))
arg_str = ', '.join(arg_lst)
print('[%0.8fs] %s(%s) -> %r ' % (elapsed, name, arg_str, result))
return result
return clocked
functools.wraps 只是标准库中拿来即用的装饰器之一。下一节将介绍 functools 模块中最让人印象深刻的两个装饰器:lru_cache 和singledispatch。
python 装饰器(三):装饰器实例(一)的更多相关文章
- python项目实战三个小实例
1. 让用户输入圆的半径,告诉用户圆的面积: import math while True: # 用户输入 r = input("请输入圆的半径:") ...
- python编码,三个编码实例
1.字符串编码设置 data = u'你好' utf8 = data.encode('utf-8') 2.管道编码设置 import locale import sys ###设置输出管道编码### ...
- 第六种方式,python使用cached_property缓存装饰器和自定义cached_class_property装饰器,动态添加类属性(三),selnium webdriver类无限实例化控制成单浏览器。
使用 from lazy_object_proxy.utils import cached_property,使用这个装饰器. 由于官方的行数比较少,所以可以直接复制出来用自己的. class cac ...
- python装饰器三种装饰模式的简单理解
学设计模式中有个装饰模式,用java实现起来不是很难,但是远远没有python简单,难怪越来越火了! 这里就简单讨论下python的几种装饰模式: 一 无参装饰器: # 装饰器 import time ...
- 函数与装饰器Python学习(三)
1.1 文件处理 1.1.1 打开文件过程 在Python中,打开文件,得到文件句柄并赋值给一个变量,默认打开模式就为r f=open(r'a.txt','w',encoding='utf-8') p ...
- python之循序渐进学习装饰器
python装饰器的定义:在代码运行期间在不改变原函数定义的基础上,动态给该函数增加功能的方式称之为装饰器(Decorator) 装饰器的优点和用途: 1. 抽离出大量函数中与函数功能本身无关的的雷同 ...
- Selenium2+python自动化55-unittest之装饰器(@classmethod)
前言 前面讲到unittest里面setUp可以在每次执行用例前执行,这样有效的减少了代码量,但是有个弊端,比如打开浏览器操作,每次执行用例时候都会重新打开,这样就会浪费很多时间. 于是就想是不是可以 ...
- python设计模式之内置装饰器使用(四)
前言 python内部有许多内建装饰器,它们都有特别的功能,下面对其归纳一下. 系列文章 python设计模式之单例模式(一) python设计模式之常用创建模式总结(二) python设计模式之装饰 ...
- python学习笔记(五):装饰器、生成器、内置函数、json
一.装饰器 装饰器,这个器就是函数的意思,连起来,就是装饰函数,装饰器本身也是一个函数,它的作用是用来给其他函数添加新功能,比如说,我以前写了很多代码,系统已经上线了,但是性能比较不好,现在想把程序里 ...
- Selenium2+python自动化55-unittest之装饰器(@classmethod)【转载】
前言 前面讲到unittest里面setUp可以在每次执行用例前执行,这样有效的减少了代码量,但是有个弊端,比如打开浏览器操作,每次执行用例时候都会重新打开,这样就会浪费很多时间. 于是就想是不是可以 ...
随机推荐
- C#9.0 终于来了,带你一起解读Pattern matching 和 nint 两大新特性玩法
一:背景 1. 讲故事 上一篇跟大家聊到了Target-typed new 和 Lambda discard parameters,看博客园和公号里的阅读量都达到了新高,甚是欣慰,不管大家对新特性是多 ...
- 从大厂DevOps工具链部署,看现代产品的生命周期管理
目录 1. 认识DevOps 1.1. DevOps工具链 1.2. CI 持续集成(Continuous Integration) 1.3. CD(持续交付 & 持续部署) 1.4. Agi ...
- Calender类——字段值介绍
今天,看到有人这样编写代码,有点不明所以: Calendar calendar = Calendar.getInstance(); calendar.get(1): calendar.get(2)+1 ...
- Lombok介绍和使用
1 Lombok背景介绍 官方介绍如下: Project Lombok makes java a spicier language by adding 'handlers' that know how ...
- C# 9.0 新特性之参数非空检查简化
阅读本文大概需要 1.5 分钟. 参数非空检查是缩写类库很常见的操作,在一个方法中要求参数不能为空,否则抛出相应的异常.比如: public static string HashPassword(st ...
- c常用函数-strcat 和 strncat
strcat 和 strncat strcat与strncat都是字符串连接函数,功能上稍有区别: strcat可以把一个字符串的全部内容复制到另一个字符串的后面; strncat则是把一个字符串的指 ...
- JVM 之 Linux定位CPU过高问题及优化
项目部署以后出行卡顿现象,所以对问题进行了排查,记录一下排查过程 (从CSDN编辑器贴过来的,图有水印) 1.找进程 top 可以发现,是Java进程导致的CPU过高,致使系统卡顿 2.找线程 ps ...
- springboot mybatis plus多数据源轻松搞定 (上)
在开发中经常会遇到一个程序需要调用多个数据库的情况,总得来说分为下面的几种情况: 一个程序会调用不同结构的两个数据库. 读写分离,两个数据结构可能一样高,但是不同的操作针对不同的数据库. 混合情况,既 ...
- leetcode125. 验证回文串 python 简单
125. 验证回文串 难度简单 给定一个字符串,验证它是否是回文串,只考虑字母和数字字符,可以忽略字母的大小写. 说明:本题中,我们将空字符串定义为有效的回文串. 示例 1: 输入: &quo ...
- 洛谷 CF1012C Hills (动态规划)
题目大意:有n个山丘 , 可以在山丘上建房子 , 建房子的要求是 : 该山丘的左右山丘严格的矮于该山丘 (如果有的话),你有一架挖掘机,每单位时间可以给一个山丘挖一个单位的高度,问你想要建造 1,2, ...