Python 装饰器实用编程技巧总结，建议收藏学习
一、如何使用函数装饰器？
1.需求：
比如说，我们想为很多不同的函数添加相同的功能，比如说计时统计、记录日志、缓存运算结果等，但是我们又不想在每个函数中添加相同的代码
2.举个例子：
我们还是以斐波那契数的计算为例
示例代码：
def fib(n): if n <= 1: return 1 return fib(n-1)+fib(n-2) if __name__ == '__main__': print fib(50)
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这一段代码想要跑出来非常的慢，因为我们在这个运算的过程中经历了非常多的重复运算，比如我们想计算50就要计算49,48 我们要计算49 就要计算 48，47 ,看到了吧，48 就出现了重复运算，那么这里面有着太多太多的重复运算，导致我们的计算非常的慢，并且非常的消耗 CPU
那么怎么办呢？
我们可以创造一个缓存，每次算到一个新的结果我们都放在这个缓存中，这样我们每次都判断缓存有没有我们想要的值就可以了，有的话直接拿过来用，没有再加入缓存，这样就能大大提高我们的运行效率，并且减轻了我们的CPU 的负担
示例代码：
def fib(n,cache = None):
if cache is None:
cache = {}
if n in cache:
return cache[n]
if n <= 1:
return 1
cache[n] = fib(n-1,cache)+fib(n-2,cache)
return cache[n]
if __name__ == '__main__':
print fib(50)结果：
20365011074
我们发现效率出现了质的飞跃，很快就算出了结果，但是换做别的函数我么又要添加这个缓存的代码了，这样就非常的烦，
那么怎么解决呢？
我们考虑创建一个包裹函数 wrap ，在这个函数内部我们实现我们的缓存代码，并且调用原函数，我们的函数装饰器就是为了生成这样的包裹函数的
示例代码：
def memo(func):
cache = {}
def wrap(*args):
if args not in cache:
cache[args] = func(*args)
return cache[args]
return wrap
def fib(n):
if n <= 1:
return 1
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
if __name__ == '__main__':
fib = memo(fib)
print fib(50)结果：
20365011074
当然这样在函数中写是非常啰嗦的，我们python 给我们提供了一个语法糖，
示例代码：
def memo(func):
cache = {}
def wrap(*args):
if args not in cache:
cache[args] = func(*args)
return cache[args]
return wrap
@memo
def fib(n):
if n <= 1:
return 1
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
if __name__ == '__main__':
print fib(50)结果：
20365011074
二、如何为被装饰的函数保存元数据
1.概念：
在函数对象中保存着一些函数的元数据,例如：
f.__name__ 函数的名字
f.__doc__ 函数的文档字符串
f.__model__ 函数所属的模块名
f.__dict__ 属性字典
f.__defaults__ 默认参数元组
我们在使用装饰器以后，再使用上面这些属性访问的时候，看到的是包裹函数的元数据，而原始函数的元数据不见了，我们该如何解决
2.举个例子：
下面是原始函数的返回结果
示例代码：
def example(): '''example function''' print "In example" if __name__ == '__main__': print example.__name__ print example.__doc__
结果：
example example function
这下面是经过装饰器装饰以后的返回结果
示例代码：
def mydecorator(func): def wrap(*args,**kargs): '''wrap function''' print "In wrapper" func(*args,**kargs) return wrap @mydecorator def example(): '''example function''' print "In example" if __name__ == '__main__': print example.__name__ print example.__doc__
结果：
wrap wrap function
解决：
我们使用 functools 中的 wraps 装饰内部的包裹函数，可以定义将原函数的某些属性更新到包裹函数上面
示例代码:
from functools import wraps def mydecorator(func): @wraps(func) def wrap(*args,**kargs): '''wrap function''' print "In wrapper" func(*args,**kargs) return wrap @mydecorator def example(): '''example function''' print "In example" if __name__ == '__main__': print example.__name__ print example.__doc__
结果：
example example function
三、如何自定义带参数的装饰器
比如说我们想实现一个装饰器来检查被装饰函数的参数类型，装饰器能定义函数的参数类型，如果函数调用的时参数类型不对就抛出异常
带参数的装饰器就是根据参数定制化一个装饰器，可以看成是生产装饰器的工厂，每次调用这个装饰器都能返回一个特定的装饰器，然后再用其修饰其它函数
示例代码：
from inspect import signature
def typeassert(*ty_args,**ty_kargs):
def decorator(func):
sig = signature(func)
btypes = sig.bind_partial(*ty_args,**ty_kargs).arguments
def wrapper(*args,**kargs):
for name,obj in sig.bind(*args,**kargs).arguments.items():
if name in btypes:
if not isinstance(obj,btypes[name]):
raise TypeError("%s must be %s" % (name,btypes[name]))
return func(*args,**kargs)
return wrapper
return decorator
@typeassert(int,str,list)
def f(a,b,c):
print (a,b,c)
if __name__ == '__main__':
f(1,"abc",[1,2,3])
f(1,2,[1,2,3])结果：
1 abc [1, 2, 3] TypeError: b must be <class 'str'>
四、如何实现属性可修改的装饰器
背景：
为了分析程序内哪些程序开销较大，我们可以定义一个带有timeout 参数的函数装饰器，他实现以下功能：
1.统计被装饰的函数的单次调用的时间
2.时间大于timeout 的将此次函数的调用记录记录在 log 日志文件中
3.运行时可以修改 timeout 的值
示例代码：
from functools import wraps
import time
import logging
from random import randint
def warn(timeout):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args,**kargs):
start = time.time()
res = func(*args,**kargs)
used = time.time() - start
if used > timeout:
msg = "%s : %s > %s" % (func.__name__,used,timeout)
logging.warn(msg)
return res
return wrapper
return decorator
@warn(1.5)
def test():
print("In test")
while randint(0,1):
time.sleep(0.5)
for i in range(30):
test()我们可以在包裹中添加一个函数，然后用这个函数来修改闭包中的自由变量
Python3
示例代码：
from functools import wraps
import time
import logging
from random import randint
def warn(timeout):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args,**kargs):
start = time.time()
res = func(*args,**kargs)
used = time.time() - start
if used > timeout:
msg = "%s : %s > %s" % (func.__name__,used,timeout)
logging.warn(msg)
return res
def setTimeout(k):
nonlocal timeout
timeout = k
wrapper.setTimeout = setTimeout
return wrapper
return decorator
@warn(1)
def test():
print("In test")
while randint(0,1):
time.sleep(0.5)
for i in range(30):
test()
test.setTimeout(1)
for i in range(30):
test()但是由于 python2 并不支持 nonlocal ，于是我们还要修改，使用列表将其修改成一个可变变量
示例代码：
from functools import wraps
import time
import logging
from random import randint
def warn(timeout):
timeout = [timeout]
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args,**kargs):
start = time.time()
res = func(*args,**kargs)
used = time.time() - start
if used > timeout[0]:
msg = "%s : %s > %s" % (func.__name__,used,timeout[0])
logging.warn(msg)
return res
def setTimeout(k):
#nonlocal timeout
timeout[0] = k
wrapper.setTimeout = setTimeout
return wrapper
return decorator
@warn(1)
def test():
print("In test")
while randint(0,1):
time.sleep(0.5)
for i in range(30):
test()
test.setTimeout(1)
for i in range(30):
test()有需要Python学习资料的小伙伴吗?小编整理【一套Python资料、源码和PDF】，感兴趣者可以关注小编后私信学习资料（是关注后私信哦）反正闲着也是闲着呢，不如学点东西啦