Python进阶强化训练之装饰器使用技巧进阶
如何使用函数装饰器？
实际案例
某些时候我们想为多个函数，统一添加某种功能，比如记时统计、记录日志、缓存运算结果等等。
我们不想在每个函数内一一添加完全相同的代码，有什么好的解决方案呢？
解决方案
定义装饰奇函数，用它来生成一个在原函数基础添加了新功能的函数，替代原函数
如有如下两道题：
题目一
斐波那契数列又称黄金分割数列，指的是这样一个数列：1,1,2,3,5,8,13,21,….,这个数列从第三项开始，每一项都等于前两项之和，求数列第n项。
题目二
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，走完整个楼梯共有多少种方法？
脚本如下：
# 函数装饰器
def memp(func):
cache = {}
def wrap(*args):
if args not in cache:
cache[args] = func(*args)
return cache[args]
return wrap
# 第一题
@memp
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return 1
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
print(fibonacci(50))
# 第二题
@memp
def climb(n, steps):
count = 0
if n == 0:
count = 1
elif n > 0:
for step in steps:
count += climb(n - step, steps)
return count
print(climb(10, (1, 2, 3)))
输出结果：
C:\Python\Python35\python.exe E:/python-intensive-training/s11.py 20365011074 274 Process finished with exit code 0
如何为被装饰的函数保存元数据？
实际案例
在函数对象张保存着一些函数的元数据，例如：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
f.__name__ |
函数的名字 |
f.__doc__ |
函数文档字符串 |
f.__module__ |
函数所属模块名 |
f.__dict__ |
属性字典 |
f.__defaults__ |
默认参数元素 |
我们在使用装饰器后，再使用上面的这些属性访问时，看到的是内部包裹函数的元数据，原来函数的元数据变丢失掉了，应该如何解决？
解决方案
使用标准库functools中的装饰器wraps装饰内部包裹函数，可以指定将原来函数的某些属性更新到包裹函数上面
from functools import wraps
def mydecoratot(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
"""wrapper function"""
print("In wrapper")
func(*args, **kwargs)
return wrapper
@mydecoratot
def example():
"""example function"""
print(‘In example‘)
print(example.__name__)
print(example.__doc__)
输出结果：
C:\Python\Python35\python.exe E:/python-intensive-training/s12.py example example function Process finished with exit code 0
如何定义带参数的装饰器？
实际案例
实现一个装饰器，它用来检查被装饰函数的参数类型，装饰器可以通过指定函数参数的类型，调用时如果检测出类型不匹配则抛出异常，比如调用时可以写成如下：
@typeassert(str, int, int) def f(a, b, c): ......
或者
@typeassert(y=list) def g(x, y): ......
解决方案
提取函数签名：inspect.signature()
带参数的装饰器，也就是根据参数定制化一个装饰器，可以看成生产装饰器的工厂，美的调用typeassert，返回一个特定的装饰器，然后用他去装饰其他函数。
from inspect import signature def typeassery(*ty_args, **ty_kwargs): def decorator(func): # 获取到函数参数和类型之前的关系 sig = signature(func) btypes = sig.bind_partial(*ty_args, **ty_kwargs).arguments def wrapper(*args, **kwargs): for name, obj in sig.bind(*args, **kwargs).arguments.items(): if name in btypes: if not isinstance(obj, btypes[name]): raise TypeError(‘"%s" must be "%s" ‘ % (name, btypes[name])) return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator @typeassery(int, str, list) def f(a, b, c): print(a, b, c) # 正确的 f(1, ‘abc‘, [1, 2, 3]) # 错误的 f(1, 2, [1, 2, 3])
执行结果
C:\Python\Python35\python.exe E:/python-intensive-training/s13.py 1 abc [1, 2, 3] Traceback (most recent call last): File "E:/python-intensive-training/s13.py", line 28, in <module> f(1, 2, [1, 2, 3]) File "E:/python-intensive-training/s13.py", line 14, in wrapper raise TypeError(‘"%s" must be "%s" ‘ % (name, btypes[name])) TypeError: "b" must be "<class ‘str‘>" Process finished with exit code 1
如何实现属性可修改的函数装饰器？
实际案例
为分析程序内那些函数执行时间开销较大，我们定义一个带timeout参数的函数装饰器，装饰功能如下：
- 统计被装饰函数单词调用运行时间
- 时间大于参数timeout的，将此次函数调用记录到log日志中
- 运行时可修改timeout的值
解决方案
为包裹函数增加一个函数，用来修改闭包中使用的自由变量
在python3中使用nonlocal访问嵌套作用于中的变量引用
代码如下：
from functools import wraps import time import logging from random import randint def warn(timeout): # timeout = [timeout] # py2 def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() res = func(*args, **kwargs) used = time.time() - start if used > timeout: # if used > timeout: # py2 msg = ‘"%s": "%s" > "%s"‘ % (func.__name__, used, timeout) # msg = ‘"%s": "%s" > "%s"‘ % (func.__name__, used, timeout[0]) # py2 logging.warn(msg) return res def setTimeout(k): nonlocal timeout timeout = k # timeout[0] = k # py2 wrapper.setTimeout = setTimeout return wrapper return decorator @warn(1.5) def test(): print(‘In Tst‘) while randint(0, 1): time.sleep(0.5) for _ in range(10): test() test.setTimeout(1) for _ in range(10): test()
输出结果:
C:\Python\Python35\python.exe E:/python-intensive-training/s14.py In Tst In Tst WARNING:root:"test": "2.503000259399414" > "1.5" In Tst In Tst In Tst In Tst In Tst In Tst In Tst In Tst In Tst WARNING:root:"test": "1.0008063316345215" > "1" In Tst In Tst In Tst WARNING:root:"test": "1.0009682178497314" > "1" In Tst In Tst WARNING:root:"test": "1.5025172233581543" > "1" In Tst In Tst In Tst In Tst Process finished with exit code 0
如何在类中定义装饰器？
实际案例
实现一个能将函数调用信息记录到日志的装饰器：
- 把每次函数的调用时间，执行时间，调用次数写入日志
- 可以对被装饰函数分组，调用信息记录到不同日志
- 动态修改参数，比如日志格式
- 动态打开关闭日志输出功能
解决方案
为了让装饰器在使用上更加灵活，可以把类的实例方法作为装饰器，此时包裹函数中就可以持有实例对象，便于修改属性和扩展功能
代码如下：
import logging
from time import localtime, time, strftime, sleep
from random import choice
class CallingInfo:
def __init__(self, name):
log = logging.getLogger(name)
log.setLevel(logging.INFO)
fh = logging.FileHandler(name + ‘.log‘) # 日志保存的文件
log.addHandler(fh)
log.info(‘Start‘.center(50, ‘-‘))
self.log = log
self.formattter = ‘%(func)s -> [%(time)s - %(used)s - %(ncalls)s]‘
def info(self, func):
def wrapper(*args, **kwargs):
wrapper.ncalls += 1
lt = localtime()
start = time()
res = func(*args, **kwargs)
used = time() - start
info = {}
info[‘func‘] = func.__name__
info[‘time‘] = strftime(‘%x %x‘, lt)
info[‘used‘] = used
info[‘ncalls‘] = wrapper.ncalls
msg = self.formattter % info
self.log.info(msg)
return res
wrapper.ncalls = 0
return wrapper
def SetFormatter(self, formatter):
self.formattter = formatter
def turnOm(self):
self.log.setLevel(logging.INFO)
def turnOff(self):
self.log.setLevel(logging.WARN)
cinfo1 = CallingInfo(‘mylog1‘)
cinfo2 = CallingInfo(‘mylog2‘)
# 设置日志指定格式
# cinfo1.SetFormatter(‘%(func)s -> [%(time)s - %(ncalls)s]‘)
# 关闭日志
# cinfo2.turnOff()
@cinfo1.info
def f():
print(‘in F‘)
@cinfo1.info
def g():
print(‘in G‘)
@cinfo2.info
def h():
print(‘in H‘)
for _ in range(50):
choice([f, g, h])()
sleep(choice([0.5, 1, 1.5]))
时间： 2024-08-11 20:07:03