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Python函數(shù)裝飾器的使用教程

更新時間：2021年06月01日 11:39:10 作者：自動化代碼美學

在了解了Python函數(shù)裝飾器基礎(chǔ)知識和閉包之后，開始正式學習函數(shù)裝飾器。感興趣的朋友可以參考本文

典型的函數(shù)裝飾器

以下示例定義了一個裝飾器，輸出函數(shù)的運行時間：

函數(shù)裝飾器和閉包緊密結(jié)合，入?yún)unc代表被裝飾函數(shù)，通過自由變量綁定后，調(diào)用函數(shù)并返回結(jié)果。

使用clock裝飾器：

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))  # 6!指6的階乘

輸出結(jié)果：

這是裝飾器的典型行為：把被裝飾的函數(shù)換成新函數(shù)，二者接受相同的參數(shù)，而且返回被裝飾的函數(shù)本該返回的值，同時還會做些額外操作。

值得注意的是factorial()是個遞歸函數(shù)，從結(jié)果來看，每次遞歸都用到了裝飾器，打印了運行時間，這是因為如下代碼：

@clock
def factorial(n):
    return 1 if n < 2 else n*factorial(n-1)

等價于：

def factorial(n):
    return 1 if n < 2 else n*factorial(n-1)
    
factorial = clock(factorial)

factorial引用的是clock(factorial)函數(shù)的返回值，也就是裝飾器內(nèi)部函數(shù)clocked，每次調(diào)用factorial(n)，執(zhí)行的都是clocked(n)。

疊放裝飾器

@d1
@d2
def f():
    print("f")

等價于：

def f():
    print("f")

f = d1(d2(f))

參數(shù)化裝飾器

怎么讓裝飾器接受參數(shù)呢？答案是：創(chuàng)建一個裝飾器工廠函數(shù)，把參數(shù)傳給它，返回一個裝飾器，然后再把它應用到要裝飾的函數(shù)上。

示例如下：

registry = set()

def register(active=True):
    def decorate(func):
        print('running register(active=%s)->decorate(%s)'
              % (active, func))
        if active:
            registry.add(func)
        else:
            registry.discard(func)

        return func
    return decorate

@register(active=False)
def f1():
    print('running f1()')

# 注意這里的調(diào)用
@register()
def f2():
    print('running f2()')

def f3():
    print('running f3()')

register是一個裝飾器工廠函數(shù)，接受可選參數(shù)active默認為True，內(nèi)部定義了一個裝飾器decorate并返回。需要注意的是裝飾器工廠函數(shù)，即使不傳參數(shù)，也要加上小括號調(diào)用，比如@register()。

再看一個示例：

import time

DEFAULT_FMT = '[{elapsed:0.8f}s] {name}({args}) -> {result}'

# 裝飾器工廠函數(shù)
def clock(fmt=DEFAULT_FMT):
    # 真正的裝飾器
    def decorate(func): 
        # 包裝被裝飾的函數(shù)
        def clocked(*_args):
            t0 = time.time()
            # _result是被裝飾函數(shù)返回的真正結(jié)果
            _result = func(*_args)  
            elapsed = time.time() - t0
            name = func.__name__
            args = ', '.join(repr(arg) for arg in _args) 
            result = repr(_result) 
            # **locals()返回clocked的局部變量
            print(fmt.format(**locals()))  
            return _result 
        return clocked  
    return decorate 

if __name__ == '__main__':

    @clock()  
    def snooze(seconds):
        time.sleep(seconds)

    for i in range(3):
        snooze(.123)

這是給典型的函數(shù)裝飾器添加了參數(shù)fmt，裝飾器工廠函數(shù)增加了一層嵌套，示例中一共有3個def。

標準庫中的裝飾器

Python內(nèi)置了三個用于裝飾方法的函數(shù)：property、classmethod和staticmethod，這會在將來的文章中講到。本文介紹functools中的三個裝飾器：functools.wraps、functools.lru_cache和functools.singledispatch。

functools.wraps

Python函數(shù)裝飾器在實現(xiàn)的時候，被裝飾后的函數(shù)其實已經(jīng)是另外一個函數(shù)了（函數(shù)名等函數(shù)屬性會發(fā)生改變），為了不影響，Python的functools包中提供了一個叫wraps的裝飾器來消除這樣的副作用（它能保留原有函數(shù)的名稱和函數(shù)屬性）。

示例，不加wraps：

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''decorator'''
        print('Calling decorated function...')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def example():
    """Docstring"""
    print('Called example function')

print(example.__name__, example.__doc__)
# 輸出wrapper decorator

加wraps：

import functools


def my_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''decorator'''
        print('Calling decorated function...')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def example():
    """Docstring"""
    print('Called example function')

print(example.__name__, example.__doc__)
# 輸出example Docstring

functools.lru_cache

lru是Least Recently Used的縮寫，它是一項優(yōu)化技術(shù)，把耗時的函數(shù)的結(jié)果保存起來，避免傳入相同的參數(shù)時重復計算。

示例：

import functools

from clockdeco import clock

@functools.lru_cache()
@clock
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-2) + fibonacci(n-1)

if __name__=='__main__':
    print(fibonacci(6))

優(yōu)化了遞歸算法，執(zhí)行時間會減半。

注意，lru_cache可以使用兩個可選的參數(shù)來配置，它的簽名如下：

functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)

maxsize：最大存儲數(shù)量，緩存滿了以后，舊的結(jié)果會被扔掉。
typed：如果設(shè)為True，那么會把不同參數(shù)類型得到的結(jié)果分開保存，即把通常認為相等的浮點數(shù)和整型參數(shù)（如1和1.0）區(qū)分開。

functools.singledispatch

Python3.4的新增語法，可以用來優(yōu)化函數(shù)中的大量if/elif/elif。使用@singledispatch裝飾的普通函數(shù)會變成泛函數(shù)：根據(jù)第一個參數(shù)的類型，以不同方式執(zhí)行相同操作的一組函數(shù)。所以它叫做single dispatch，單分派。

根據(jù)多個參數(shù)進行分派，就是多分派了。

示例，生成HTML，顯示不同類型的Python對象：

import html


def htmlize(obj):
    content = html.escape(repr(obj))
    return '<pre>{}</pre>'.format(content)

因為Python不支持重載方法或函數(shù)，所以就不能使用不同的簽名定義htmlize的變體，只能把htmlize變成一個分派函數(shù)，使用if/elif/elif，調(diào)用專門的函數(shù)，比如htmlize_str、htmlize_int等。時間一長htmlize會變得很大，跟各個專門函數(shù)之間的耦合也很緊密，不便于模塊擴展。

@singledispatch經(jīng)過深思熟慮后加入到了標準庫，來解決這類問題：

from functools import singledispatch
from collections import abc
import numbers
import html

@singledispatch
def htmlize(obj):
    # 基函數(shù) 這里不用寫if/elif/elif來分派了
    content = html.escape(repr(obj))
    return '<pre>{}</pre>'.format(content)

@htmlize.register(str)
def _(text):
    # 專門函數(shù)
    content = html.escape(text).replace('\n', '<br>\n')
    return '<p>{0}</p>'.format(content)

@htmlize.register(numbers.Integral) 
def _(n):
    # 專門函數(shù)
    return '<pre>{0} (0x{0:x})</pre>'.format(n)

@htmlize.register(tuple)
@htmlize.register(abc.MutableSequence)
def _(seq):
    # 專門函數(shù)
    inner = '</li>\n<li>'.join(htmlize(item) for item in seq)
    return '<ul>\n<li>' + inner + '</li>\n</ul>'

@singledispatch裝飾了基函數(shù)。專門函數(shù)使用@<<base_function>>.register(<<type>>)裝飾，它的名字不重要，命名為_，簡單明了。

這樣編寫代碼后，Python會根據(jù)第一個參數(shù)的類型，調(diào)用相應的專門函數(shù)。

小結(jié)

本文首先介紹了典型的函數(shù)裝飾器：把被裝飾的函數(shù)換成新函數(shù)，二者接受相同的參數(shù)，而且返回被裝飾的函數(shù)本該返回的值，同時還會做些額外操作。接著介紹了裝飾器的兩個高級用法：疊放裝飾器和參數(shù)化裝飾器，它們都會增加函數(shù)的嵌套層級。最后介紹了3個標準庫中的裝飾器：保留原有函數(shù)屬性的functools.wraps、緩存耗時的函數(shù)結(jié)果的functools.lru_cache和優(yōu)化if/elif/elif代碼的functools.singledispatch。