玩转Python装饰器

1.定义

装饰器模式是面向对象语言中经典的设计模式之一,它的出现是为了解决在多个函数中添加某一统一的功能,从而减少代码的重用。例如常应用的场景:插入日志,计算性能,缓存运算结果,事务处理等。这里就来了解python中的装饰器。

2.实例分析

首先看个经典的算法题:一个共有10个台阶的楼梯,从下面走到上面,一次只能迈1-3个台阶,并且不能后退,走完这个楼梯有多少种走法?
首先这个题目就是斐波那契数列的一个延伸,无非就是一个递归问题,当然,这里重点是装饰器
这里我们来看看代码:

def climbfloor(n,steps):
   count=0
    if n == 0:
        count=1
    elif n > 0:
        for step in steps:
            count+=climbfloor(n-step,steps)
    return count
    print(climbfloor(10,(1,2,3))

运行后我们很快就能得出结果,但是如果是爬上100、200层楼得出来的运算


这里写图片描述

结果就非常大了,那是不是每次都要重新计算?当然,现在的机器计算速度的很快了,但是如果在多任务处理的情况下,每次重新计算就大大的浪费了资源,影响用户的体验。于是我们可以考虑将运算结果加入缓存,这样下次运算就能直接使用已经计算的结果,所以我们来定义另一个函数,

def memo(func):
    cache = {}
    def wrap(*args):
        if args not in cache:
            cache[args] = func(*args)
        return cache[args]
    return wrap

这个函数传入一个func(函数)参数,加入一个包裹函数wrap(),在包裹函数里面添加缓存功能,并调用func函数。这样就达到了缓存计算结果的效果,然后在打印结果前把需要进行计算的函数传入memo()函数:
climbfloor = memo(climbfloor)
或者直接在原函数上面加入@memo关键字,这实际上是上面那句代码的语法糖,二者是等价的。

这里写图片描述

这样就把需要装饰的函数当作参数传入了装饰器函数,以后只要用到此类计算都可以直接传入装饰器,就可以为函数自动写入缓存功能。

3.定义带参数的装饰器

这里我们实现一个装饰器,用来检查被装饰函数的参数类型,装饰器可以通过参数指明函数参数的类型,并且调用时如果检测出类型不匹配就抛出一个异常,直接看截图,重要注释都标明了。


这里写图片描述

这样再随便写段测试代码

@typeassert(int,str,list)
def f(a,b,c):
    print(a,b,c)
    
f(1,'abc',[1,2,3])
f(1,2,[1,2,3])

点击运行


这里写图片描述

可以看到成功的进行了参数类型的检查 这样函数带参数的函数装饰器就完成了

4.实现属性可修改的函数装饰器

现在需要用装饰器计算一个函数的运行时间,设置一个timeout值,如果函数运行时间超过timeout,就在控制台打印出相关信息。这里我们来看看具体代码

def warn(timeout):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args,**kargs):
            start = time.time()
            # 传入函数参数
            res = func(*args,**kargs)
            # 计算函数运行所需的时间
            used = time.time() - start
            if used > timeout:
                msg = '"%s": %s > %s'%(func.__name__,used,timeout)
                # 打印msg信息
                logging.warning(msg)
            return res
        return wrapper
    return decorator

这样就可以直接在对任意的函数使用了,现在有一个问题,如果希望在函数运行时动态改变timeout的值,应该怎样做?很简单,只要在装饰器里面再定义一个函数setTimeout(),就可以解决问题了。但是可以看到,运行时间的判断是在wrapper()中的,是一个闭包,我们修改timeout的值应该怎样传递到闭包当中?这里就需要用到nonlocal关键字,用它来声明变量,不是只在当前函数中有效,而是能作用到整个装饰器函数中。这样就直接在decorator()中直接定义一个setTimeout()函数

        def setTimeout(k):
            nonlocal timeout
            timeout = k
        wrapper.setTimeout = setTimeout

注意这个函数是放在wrapper返回之前的,不然就起不到作用了。
最后进行装饰器的测试


@warn(1.5)
def test():
    print("In sert")
    while randint(0,1):
        time.sleep(0.5)

for _ in range(30):
    test()
test.setTimeout(1)
for _ in range(30):
    test()

运行后再观察控制台信息


这里写图片描述

这样就实现了函数装饰器属性的修改。

到这里,相信你应该能更顺手的使用Python的装饰器了。

最后本文示例均来自慕课网实战

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