函数 -> 装饰器

  函数的4个核心概念

  1.函数可以赋与变量

def func(message):
print('Got a message: {}'.format(message)) send_message = func
send_message('hello world')
#输出
#Got a message: hello world

  2.函数可以当作函数的参数

def get_message(message):
return 'Got a message: ' + message def root_call(func, message):
print(func(message)) root_call(get_message, 'hello world')
输出
#Got a message: hello world

  3.函数里嵌套函数

def func(message):
def get_message(message):
print('Got a message: {}'.format(message))
return get_message(message) func('hello world')
输出
#Got a message: hello world

  4.函数作为函数返回值(闭包)

def func_closure():
def get_message(message):
print('Got a message: {}'.format(message))
return get_message send_message = func_closure()
send_message('hello world')
#输出
#Got a message: hello world
 

简单装饰器

  例

def my_decorator(func):
def wrapper():
print('wrapper of decorator')
func()
return wrapper def greet():
print('hello world') greet = my_decorator(greet)
greet()

  使用语法糖 @

def my_decorator(func):
def wrapper():
print('wrapper of decorator')
func()
return wrapper @my_decorator
def greet():
print('hello world') greet()
# 输出
# wrapper of decorator
# hello world

带有参数的装饰器

  直接在 wrapper函数中加上参数
def my_decorator(func):
def wrapper(message):
print('wrapper of decorator')
func(message)
return wrapper @my_decorator #相当于 greet == wrapper(message)
def greet(message):
print(message) greet('hello world')
# 输出
#wrapper of decorator
#hello world

  这个装饰器只能用在有一个参数的函数,如果想对任意参数的函数通用,可以这么写

def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print('wrapper of decorator')
func(*args, **kwargs)
return wrapper

带自定义参数的装饰器

  利用装饰器自定义参数这特性,实现重复执行装饰器内部函数
def repeat(num):
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for i in range(num):
print('wrapper of decorator')
func(*args, **kwargs)
return wrapper
return my_decorator @repeat(4)
def greet(message):
print(message) greet('hello world') # 输出:
# wrapper of decorator
# hello world
# wrapper of decorator
# hello world
# wrapper of decorator
# hello world
# wrapper of decorator
# hello world

原函数还是原函数?

greet.__name__
#输出
'wrapper' help(greet)
# 输出
Help on function wrapper in module __main__: wrapper(*args, **kwargs)

  可以看出,原函数的原信息会被wrapper取代

  如果不想其改变,那么可用内置装饰器@functools.wraps将原函数的元信息拷贝过去。
import functools

def my_decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('wrapper of decorator')
func(*args, **kwargs)
return wrapper @my_decorator
def greet(message):
print(message) greet.__name__ # 输出
#'greet'

类装饰器

  类装饰器主要依赖于 __call__()函数,每当调用类实例时,__call__()函数会被执行一次
class Count:
def __init__(self, func):
self.func = func
self.num_calls = 0 def __call__(self, *args, **kwargs):
self.num_calls += 1
print('num of calls is: {}'.format(self.num_calls))
return self.func(*args, **kwargs) @Count
def example():
print("hello world") example() # 输出
# num of calls is: 1
# hello world example() # 输出
# num of calls is: 2
# hello world

装饰器的嵌套

@decorator1
@decorator2
@decorator3
def func():
...
#相当于 decorator1(decorator2(decorator3(func)))
import functools

def my_decorator1(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('execute decorator1')
func(*args, **kwargs)
return wrapper def my_decorator2(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('execute decorator2')
func(*args, **kwargs)
return wrapper @my_decorator1
@my_decorator2
def greet(message):
print(message) greet('hello world') # 输出
# execute decorator1
# execute decorator2
# hello world

装饰器的实例用法

  1)身份验证,不登录不允许操作

import functools

def authenticate(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
request = args[0]
if check_user_logged_in(request): # 如果用户处于登录状态
return func(*args, **kwargs) # 执行函数 post_comment()
else:
raise Exception('Authentication failed')
return wrapper @authenticate
def post_comment(request, ...)
...

  2)日志记录 可测试函数的执行时间

import time
import functools def log_execution_time(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.perf_counter()
res = func(*args, **kwargs)
end = time.perf_counter()
print('{} took {} ms'.format(func.__name__, (end - start) * 1000))
return res
return wrapper @log_execution_time
def calculate_similarity(items):
...

  3) 合法性检测

import functools

def validation_check(input):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
... # 检查输入是否合法 @validation_check
def neural_network_training(param1, param2, ...):
... LRU cache. @lru_cache缓存装饰器
@lru_cache
def check(param1, param2, ...) # 检查用户设备类型,版本号等等
...

  4) try...excaption

class ServerDebugHelper:
@classmethod
def debug(cls):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
try:
return func(*args, **kwargs)
except:
import traceback
print(traceback.format_exc())
return wrapper
return decorator

  

参考

  极客时间《Python核心技术与实战》专栏

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