包含python中装饰奇函数的词条

推荐 8 个炫酷的 Python 装饰器

1、 lru_cache

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这个装饰器来自functools模块。该模块包含在标准库中，非常易于使用。它还包含比这个装饰器更酷的功能，但这个装饰器是非常受人喜欢的。此装饰器可用于使用缓存加速函数的连续运行。当然，这应该在使用时记住一些关于缓存的注意事项，但在通用使用情况下，大多数时候这个装饰器都是值得使用的。

2、JIT

JIT是即时编译的缩写。通常每当我们在Python中运行一些代码时，发生的第一件事就是编译。这种编译会产生一些开销，因为类型被分配了内存，并存储为未分配但已命名的别名，使用即时编译，我们在执行时才进行编译。

在很多方面，我们可以将其视为类似于并行计算的东西，其中Python解释器同时处理两件事以节省时间。Numba JTI编译器因将这一概念提到Python中而闻名，可以非常轻松地调用此装饰器，并立即提高代码的性能。Numba包提供了JIT装饰器，它使运行更密集的软件变得更加容易，而不必进入C。

3、do_twice

do_twice装饰器的功能与它的名字差不多。此装饰器可用于通过一次调用运行两次函数，对调试特别有用。它可以用于测量两个不同迭代的功能。

4、count_calls

count_calls装饰器可用于提供有关函数在软件中使用多少次的信息。与do_twice一样，对调试也特别有用。

5、dataclass

为了节省编写类的时间，推荐使用dataclass装饰器。这个装饰器可用于快速编写类中常见的标准方法，这些方法通常会在我们编写的类中找到。

6、singleton

singleton是一个单例装饰器。通常，单例装饰器是由用户自己编写的，实际上并不是导入的。

7、use_unit

在科学计算中经常派上用场的一种装饰器是use_unit装饰器。此装饰器可用于更改返回结果的表示单位。这对于那些不想在数据中添加度量单位但仍希望人们知道这些单位是什么的人很有用。这个装饰器可不是在任何模块中真正有用，但它是非常常见的，对科学应用程序非常有用。

Python笔记：Python装饰器

装饰器是通过装饰器函数修改原函数的一些功能而不需要修改原函数，在很多场景可以用到它，比如① 执行某个测试用例之前，判断是否需要登录或者执行某些特定操作；② 统计某个函数的执行时间；③ 判断输入合法性等。合理使用装饰器可以极大地提高程序的可读性以及运行效率。本文将介绍Python装饰器的使用方法。

python装饰器可以定义如下：

输出：

python解释器将test_decorator函数作为参数传递给my_decorator函数，并指向了内部函数 wrapper()，内部函数 wrapper() 又会调用原函数 test_decorator()，所以decorator()的执行会先打印'this is wrapper'，然后打印'hello world'， test_decorator()执行完成后，打印 'bye' ，*args和**kwargs，表示接受任意数量和类型的参数。

装饰器 my_decorator() 把真正需要执行的函数 test_decorator() 包裹在其中，并且改变了它的行为，但是原函数 test_decorator() 不变。

一般使用如下形式使用装饰器：

@my_decorator就相当于 decorator = my_decorator(test_decorator) 语句。

内置装饰器@functools.wrap可用于保留原函数的元信息（将原函数的元信息，拷贝到对应的装饰器函数里）。先来看看没有使用functools的情况：

输出：

从上面的输出可以看出test_decorator() 函数被装饰以后元信息被wrapper() 函数取代了，可以使用@functools.wrap装饰器保留原函数的元信息：

输出：

装饰器可以接受自定义参数。比如定义一个参数来设置装饰器内部函数的执行次数：

输出：

Python 支持多个装饰器嵌套：

装饰的过程：

顺序从里到外：

test_decorator('hello world') 执行顺序和装饰的过程相反。

输出：

类也可以作为装饰器，类装饰器主要依赖__call__()方法，是python中所有能被调用的对象具有的内置方法（python魔术方法），每当调用一个类的实例时，__call__()就会被执行一次。

下面的类装饰器实现统计函数执行次数：

输出：

下面介绍两种装饰器使用场景

统计函数执行所花费的时间

输出：

在使用某些web服务时，需要先判断用户是否登录，如果没有登录就跳转到登录页面或者提示用户登录：

--THE END--

python装饰器使用

装饰器是从英文decorator翻译过来的，从字面上来看就是对某个东西进行修饰，增强被修饰物的功能，下面我们对装饰器做下简单介绍。

一、怎么编写装饰器

装饰器的实现很简单，本质是一个可调用对象，可以是函数、方法、对象等，它既可以装饰函数也可以装饰类和方法，为了简单说明问题，我们实现一个函数装饰器，如下代码：

有了这个装饰器，我们就可以打印出什么时候开始和结束调用函数，对于排查函数的调用链非常方便。

二、带参数的装饰器

上面的例子无论什么时候调用sum都会输出信息，如果我们需要按需输出信息怎么实现呢，这时就要用到带参数的装饰器了，如下代码：

对sum使用装饰器时没有参数，这时debug为0，所以调用sum时不会输出函数调用相关信息。

对multi使用装饰器时有参数，这时debug为1，所以调用multi时会输出函数调用相关信息。

三、函数名字问题

当我们打印被装饰后的函数名字时，不知道大家有没发现输出的不是函数本身的名字，如下代码会输出‘wrap’而不是‘sum’：

有时这种表现并不是我们想要的，我们希望被装饰后的函数名字还是函数本身，那要怎么实现呢？很简单，只需要引入functools.wraps即可，如下代码就会输出‘sum’了：

看完后是不是觉得python装饰器很简单，只要了解它的本质，怎么写都行，有好多种玩法呢。

如何理解Python装饰器

作者：zhijun liu

链接：

来源：知乎

著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。

先来个形象比方

内裤可以用来遮羞，但是到了冬天它没法为我们防风御寒，聪明的人们发明了长裤，有了长裤后宝宝再也不冷了，装饰器就像我们这里说的长裤，在不影响内裤作用的前提下，给我们的身子提供了保暖的功效。

再回到我们的主题

装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，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。

先来看一个简单例子：

def foo():

print('i am foo')

现在有一个新的需求，希望可以记录下函数的执行日志，于是在代码中添加日志代码：

def foo():

print('i am foo')

logging.info("foo is running")

bar()、bar2()也有类似的需求，怎么做？再写一个logging在bar函数里？这样就造成大量雷同的代码，为了减少重复写代码，我们可以这样做，重新定义一个函数：专门处理日志 ，日志处理完之后再执行真正的业务代码

def use_logging(func):

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

func()

def bar():

print('i am bar')

use_logging(bar)

逻辑上不难理解， 但是这样的话，我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构，之前执行业务逻辑时，执行运行bar()，但是现在不得不改成use_logging(bar)。那么有没有更好的方式的呢？当然有，答案就是装饰器。

简单装饰器

def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

return func(*args, **kwargs)

return wrapper

def bar():

print('i am bar')

bar = use_logging(bar)

bar()

函数use_logging就是装饰器，它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面，看起来像bar被use_logging装饰了。在这个例子中，函数进入和退出时 ，被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。

@符号是装饰器的语法糖，在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作

def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

return func(*args)

return wrapper

@use_logging

def foo():

print("i am foo")

@use_logging

def bar():

print("i am bar")

bar()

如上所示，这样我们就可以省去bar = use_logging(bar)这一句了，直接调用bar()即可得到想要的结果。如果我们有其他的类似函数，我们可以继续调用装饰器来修饰函数，而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样，我们就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性。

装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内。

带参数的装饰器

装饰器还有更大的灵活性，例如带参数的装饰器：在上面的装饰器调用中，比如@use_logging，该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数。装饰器的语法允许我们在调用时，提供其它参数，比如@decorator(a)。这样，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。

def use_logging(level):

def decorator(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

if level == "warn":

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

return func(*args)

return wrapper

return decorator

@use_logging(level="warn")

def foo(name='foo'):

print("i am %s" % name)

foo()

上面的use_logging是允许带参数的装饰器。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装，并返回一个装饰器。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包。当我 们使用@use_logging(level="warn")调用的时候，Python能够发现这一层的封装，并把参数传递到装饰器的环境中。

类装饰器

再来看看类装饰器，相比函数装饰器，类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器还可以依靠类内部的\_\_call\_\_方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会调用此方法。

class Foo(object):

def __init__(self, func):

self._func = func

def __call__(self):

print ('class decorator runing')

self._func()

print ('class decorator ending')

@Foo

def bar():

print ('bar')

bar()

functools.wraps

使用装饰器极大地复用了代码，但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了，比如函数的docstring、__name__、参数列表，先看例子：

装饰器

def logged(func):

def with_logging(*args, **kwargs):

print func.__name__ + " was called"

return func(*args, **kwargs)

return with_logging

函数

@logged

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

该函数完成等价于：

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

f = logged(f)

不难发现，函数f被with_logging取代了，当然它的docstring，__name__就是变成了with_logging函数的信息了。

print f.__name__ # prints 'with_logging'

print f.__doc__ # prints None

这个问题就比较严重的，好在我们有functools.wraps，wraps本身也是一个装饰器，它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中，这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了。

from functools import wraps

def logged(func):

@wraps(func)

def with_logging(*args, **kwargs):

print func.__name__ + " was called"

return func(*args, **kwargs)

return with_logging

@logged

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

print f.__name__ # prints 'f'

print f.__doc__ # prints 'does some math'

内置装饰器

@staticmathod、@classmethod、@property

装饰器的顺序

@a

@b

@c

def f ():

等效于

f = a(b(c(f)))

编辑于 2016-08-09

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许多人选择编程是因为他们喜欢把时间花在…

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先理解一下闭包的概念吧，之前回答过一个有关闭包和装饰器的问题，可以参考一下：Python 里函数里返回一个函数内部定义的函数？ - 知乎用户的回答

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先理解一下闭包的概念吧，之前回答过一个有关闭包和装饰器的问题，可以参考一下：

Python 里函数里返回一个函数内部定义的函数？ - 知乎用户的回答

发布于 2014-12-09

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罗伊后端工程师

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内置语法糖 格式优美 逼格较高在代码中使用洽到好处的装饰器瞬间让代码优美很多 写起来也很简单 无参的装饰器参数是要装饰的函数 有参装饰器参数是需要的参数 最后返回的是内部函数 参考

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内置语法糖 格式优美 逼格较高

在代码中使用洽到好处的装饰器瞬间让代码优美很多

写起来也很简单 无参的装饰器参数是要装饰的函数 有参装饰器参数是需要的参数 最后返回的是内部函数 参考

发布于 2014-12-06

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Chasing Stars.

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之前给出一个链接, 现在尝试用自己方式梳理一下 # 有时爱用蹩脚的英文注释, 唔.# 先从函数说起def foo1():

print('this is a function')

foo1() # print ... in console.'这是一种最为简单的函数-- 不涉及到任何变量, 参数 只是做了一件不以为然的事儿'…

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之前给出一个链接, 现在尝试用自己方式梳理一下 # 有时爱用蹩脚的英文注释, 唔.

# 先从函数说起

def foo1():

print('this is a function')

foo1() # print ... in console.

'这是一种最为简单的函数-- 不涉及到任何变量, 参数 只是做了一件不以为然的事儿'

# 函数的域 作用范围 以及一个局部变量

global_string = 'this is a global string, my name is global_string'

def foo2():

# lets see its locals variable

# local variable in foo2

x = 3

print('foo2 locals:', locals())

foo2() # foo2 locals: {'x': 3}

print('-'*40)

# check global variable # gets a dictionary, and global_string inside.

# print('globals:' , globals())

# 一个变量的生存的周期

def foo3():

x = 3

print("x value:" , x)

foo3()

'try to run x += 3'

# x += 5, uncomment when you run.

# get NameError -- x is not defined = x is dead.

# 下面来看带有参数的函数

def foo4(s):

print('i am foo4, i can print', s)

foo4('foobar')

## 或者可以多个参数, 甚至是默认的

def foo5(s, repeat= 3):

print('i am foo5, i can print over and over', s*repeat)

foo5('foobar')

'if call a function with un-matched arguments, error comes'

# foo5(1,2,3) # TypeError: foo5() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given

'foo5 能接收1-2个参数, 大哥你给了3个. typeerror'

# 嵌套函数

def outer():

x = 71

def inner():

print('hello, i am inner')

print('outer variable x ',x)

inner()

outer()

'可以看到 内部函数能够访问外部函数的变量'

# 把函数当作一个对象

'查看类的属性 __class__ built-in function'

i = 3

print(i.__class__) # class 'int'

print(outer.__class__) # class 'function'

'''

# == 所以 既然 一个整数i 可以当作某函数的参数,

那么 这里的 函数 outer 当然也可以作为某个函数的参数!

'''

def applyfunc(func,args,repeat=3):

i = 0

repeat = 3 if repeat = 1 else repeat

while i repeat:

func(args)

i += 1

def test(s):

print('a test function', s)

applyfunc(test, 'love is important', repeat=3)

'可以看到 通过调用一个函数 applyfunc -- 让一个简单函数运行至少3次'

# Closures 不想翻译成闭包

def outer2():

x = 127

def inner2():

print(x)

return inner2

foobar = outer2()

foobar # print nothing

print(foobar.__closure__) # (cell at 0x00706230: int object at 0x5C3EC7F0,)

'可以看到 foobar中封存了一个整数对象 int object at 0x......'

foobar() # print

'x 是outer2中的局部变量, 只有当outer2运行时 x才开始出现.'

## Closures-2

def outer(x):

def inner():

print('inner just print x:', x)

return inner

print1 = outer(1)

print2 = outer(2)

print(print1.__closure__) # int object at 0x5C3EC010

print(print2.__closure__) # int object at 0x5C3EC020,

print1()

print2()

#== closure 是Python中一种机制, 对enclosing variables 的一个'储藏柜'

# Decorators 终于到了装饰器

def outer(somefunc):

def inner():

print('have not run ', somefunc.__name__, end='\n')

result = somefunc()

print(result + ' finished' )

return inner

def foo6():

return 'i am foo6'

decorator = outer(foo6)

decorator()

'上例演示了decorator 基本作用 - 以函数作参数, 并且输出一个装饰后的新函数'

'就字面理解下, 原来的函数是个毛坯房 只有一床板凑合睡, 找2装修小工后,爽了.'

# decorator - 2 , look like more useful

class Point(object):

def __init__(self, x, y):

self.x = x

self.y = y

def __repr__(self):

return 'I am a {name}, my attributes: {dict}'.format(name = self.__class__.__name__, dict=self.__dict__)

## definition calculation

def add(a, b):

return Point(a.x + b.x, a.y+b.y)

p1 = Point(500, 10)

print(p1)

p2 = Point(30, -100)

print(add(p1,p2))

'Now we want to do some value-check, to make sure the x, y validation'

'比如我们现在只想要点运算时 作数值的检查: 要求点是 100*100这个范围的 (0-100 这个正方形内) ,对于异常作边界处理'

def wrapper(func):

def checker(a, b):

a. x = max(0, a.x) ; a. y = max(0, a.y)

a. x = min(100, a.x);a. y = min(100, a.y)

b. x = max(0, b.x) ; b. y = max(0, b.y)

b. x = min(100, b.x);b. y = min(100, b.y)

result = Point(a.x +b.x, a.y+b.y)

return result

return checker

add_decorator = wrapper(add)

p1 = Point(500, 10)

p2 = Point(30, -100)

# print(add(p1,p2))

print('decorator !')

print(add_decorator(p1, p2))

#= after check, it becomes 100+30, 10+0

# 最后 @ 符号

'因为装饰会经常使用, 为了避免上述麻烦的装饰方法 就想到一个简写'

@wrapper

def add_checked(a, b):

return Point(a.x +b.x, a.y+b.y)

print('skilled decorator using @')

print(add_checked(p1, p2))

evernote 文字版, 习惯用这个存了.

'一步步理解Python中的Decorator'

原文参考:

# 'refer: simeonfranklin.com'

推荐阅读:

Python Cookbook chapter 9 - Metaprogramming, 9.1 9.2 ...

python类装饰器详解

简言之，打个比方，我写了一个python的插件，提供给用户使用，但是在使用的过程中我添加了一些功能，可是又不希望用户改变调用的方式，那么该怎么办呢？这个时候就用到了装饰器。

python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数，这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。一般而言，我们要想拓展原来函数代码，比较直接的办法就是侵入代码里面修改。

而且装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多小白来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，不懂就太说不过去啦。

讲完装饰器，相信大家对于Python的发展前景也比较感兴趣，随着人工智能的发展，Python作为人工智能的首选语言，自然也是发展得如火如荼。现在入行，肯定是一个好时机！