Python函数装饰器实现方法详解

更新时间：2018年12月22日 08:51:14 作者：KLeonard

这篇文章主要介绍了Python函数装饰器实现方法,结合实例形式较为详细的分析了Python函数装饰器的概念、功能、用法及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python函数装饰器实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

编写函数装饰器

这里主要介绍编写函数装饰器的相关内容。

跟踪调用

如下代码定义并应用一个函数装饰器，来统计对装饰的函数的调用次数，并且针对每一次调用打印跟踪信息。

class tracer:
  def __init__(self,func):
    self.calls = 0
    self.func = func
  def __call__(self,*args):
    self.calls += 1
    print('call %s to %s' %(self.calls, self.func.__name__))
    self.func(*args)
@tracer
def spam(a, b, c):
  print(a + b + c)

这是一个通过类装饰的语法写成的装饰器，测试如下：

>>> spam(1,2,3)
call 1 to spam
6
>>> spam('a','b','c')
call 2 to spam
abc
>>> spam.calls
2
>>> spam
<__main__.tracer object at 0x03098410>

运行的时候，tracer类和装饰的函数分开保存，并且拦截对装饰的函数的随后的调用，以便添加一个逻辑层来统计和打印每次调用。

装饰之后，spam实际上是tracer类的一个实例。

@装饰器语法避免了直接地意外调用最初的函数。考虑如下所示的非装饰器的对等代码：

calls = 0
def tracer(func,*args):
  global calls
  calls += 1
  print('call %s to %s'%(calls,func.__name__))
  func(*args)
def spam(a,b,c):
  print(a+b+c)

测试如下：

>>> spam(1,2,3)
6
>>> tracer(spam,1,2,3)
call 1 to spam
6

这一替代方法可以用在任何函数上，且不需要特殊的@语法，但是和装饰器版本不同，它在代码中调用函数的每个地方都需要额外的语法。尽管装饰器不是必需的，但是它们通常是最为方便的。

扩展——支持关键字参数

下述代码时前面例子的扩展版本，添加了对关键字参数的支持：

class tracer:
  def __init__(self,func):
    self.calls = 0
    self.func = func
  def __call__(self,*args,**kargs):
    self.calls += 1
    print('call %s to %s' %(self.calls, self.func.__name__))
    self.func(*args,**kargs)
@tracer
def spam(a, b, c):
  print(a + b + c)
@tracer
def egg(x,y):
  print(x**y)

测试如下：

>>> spam(1,2,3)
call 1 to spam
6
>>> spam(a=4,b=5,c=6)
call 2 to spam
15
>>> egg(2,16)
call 1 to egg
65536
>>> egg(4,y=4)
call 2 to egg
256

也可以看到，这里的代码同样使用【类实例属性】来保存状态，即调用的次数self.calls。包装的函数和调用计数器都是针对每个实例的信息。

使用def函数语法写装饰器

使用def定义装饰器函数也可以实现相同的效果。但是有一个问题，我们也需要封闭作用域中的一个计数器，它随着每次调用而更改。我们可以很自然地想到全局变量，如下：

calls = 0
def tracer(func):
  def wrapper(*args,**kargs):
    global calls
    calls += 1
    print('call %s to %s'%(calls,func.__name__))
    return func(*args,**kargs)
  return wrapper
@tracer
def spam(a,b,c):
  print(a+b+c)
@tracer
def egg(x,y):
  print(x**y)

这里calls定义为全局变量，它是跨程序的，是属于整个模块的，而不是针对每个函数的，这样的话，对于任何跟踪的函数调用，计数器都会递增，如下测试：

>>> spam(1,2,3)
call 1 to spam
6
>>> spam(a=4,b=5,c=6)
call 2 to spam
15
>>> egg(2,16)
call 3 to egg
65536
>>> egg(4,y=4)
call 4 to egg
256

可以看到针对spam函数和egg函数，程序用的是同一个计数器。

那么如何实现针对每一个函数的计数器呢，我们可以使用Python3中新增的nonlocal语句，如下：

def tracer(func):
  calls = 0
  def wrapper(*args,**kargs):
    nonlocal calls
    calls += 1
    print('call %s to %s'%(calls,func.__name__))
    return func(*args,**kargs)
  return wrapper
@tracer
def spam(a,b,c):
  print(a+b+c)
@tracer
def egg(x,y):
  print(x**y)
spam(1,2,3)
spam(a=4,b=5,c=6)
egg(2,16)
egg(4,y=4)

运行如下：

call 1 to spam
6
call 2 to spam
15
call 1 to egg
65536
call 2 to egg
256

这样，将calls变量定义在tracer函数内部，使之存在于一个封闭的函数作用域中，之后通过nonlocal语句来修改这个作用域，修改这个calls变量。如此便可以实现我们所需求的功能。

陷阱：装饰类方法

【注意，使用类编写的装饰器不能用于装饰某一类中带self参数的的函数，这一点在Python装饰器基础中介绍过】

即如果装饰器是如下使用类编写的：

class tracer:
  def __init__(self,func):
    self.calls = 0
    self.func = func
  def __call__(self,*args,**kargs):
    self.calls += 1
    print('call %s to %s'%(self.calls,self.func.__name__))
    return self.func(*args,**kargs)

当它装饰如下在类中的方法时：

class Person:
  def __init__(self,name,pay):
    self.name = name
    self.pay = pay
  @tracer
  def giveRaise(self,percent):
    self.pay *= (1.0 + percent)

这时程序肯定会出错。问题的根源在于，tracer类的__call__方法的self——它是一个tracer实例，当我们用__call__把装饰方法名重绑定到一个类实例对象的时候，Python只向self传递了tracer实例，它根本没有在参数列表中传递Person主体。此外，由于tracer不知道我们要用方法调用处理的Person实例的任何信息，没有办法创建一个带有一个实例的绑定的方法，所以也就没有办法正确地分配调用。

这时我们只能通过嵌套函数的方法来编写装饰器。

计时调用

下面这个装饰器将对一个装饰的函数的调用进行计时——既有针对一次调用的时间，也有所有调用的总的时间。

import time
class timer:
  def __init__(self,func):
    self.func = func
    self.alltime = 0
  def __call__(self,*args,**kargs):
    start = time.clock()
    result = self.func(*args,**kargs)
    elapsed = time.clock()- start
    self.alltime += elapsed
    print('%s:%.5f,%.5f'%(self.func.__name__,elapsed,self.alltime))
    return result
@timer
def listcomp(N):
  return [x*2 for x in range(N)]
@timer
def mapcall(N):
  return list(map((lambda x :x*2),range(N)))
result = listcomp(5)
listcomp(50000)
listcomp(500000)
listcomp(1000000)
print(result)
print('allTime = %s'%listcomp.alltime)
print('')
result = mapcall(5)
mapcall(50000)
mapcall(500000)
mapcall(1000000)
print(result)
print('allTime = %s'%mapcall.alltime)
print('map/comp = %s '% round(mapcall.alltime/listcomp.alltime,3))

运行结果如下：

listcomp:0.00001,0.00001
listcomp:0.00885,0.00886
listcomp:0.05935,0.06821
listcomp:0.11445,0.18266
[0, 2, 4, 6, 8]
allTime = 0.18266365607537918
mapcall:0.00002,0.00002
mapcall:0.00689,0.00690
mapcall:0.08348,0.09038
mapcall:0.16906,0.25944
[0, 2, 4, 6, 8]
allTime = 0.2594409060462425
map/comp = 1.42

这里要注意的是，map操作在Python3中返回一个迭代器，所以它的map操作不能和一个列表解析的工作直接对应，即实际上它并不花时间。所以要使用list(map())来迫使它像列表解析那样构建一个列表

添加装饰器参数

有时我们需要装饰器来做一个额外的工作，比如提供一个输出标签并且可以打开或关闭跟踪消息。这就需要用到装饰器参数了，我们可以使用装饰器参数来制定配置选项，这些选项可以根据每个装饰的函数而编码。例如，像下面这样添加标签：

def timer(label = ''):
  def decorator(func):
    def onCall(*args):
      ...
      print(label,...)
    return onCall
  return decorator
@timer('==>')
def listcomp(N):...

我们可以将这样的结果用于计时器中，来允许在装饰的时候传入一个标签和一个跟踪控制标志。比如，下面这段代码：

import time
def timer(label= '', trace=True):
  class Timer:
    def __init__(self,func):
      self.func = func
      self.alltime = 0
    def __call__(self,*args,**kargs):
      start = time.clock()
      result = self.func(*args,**kargs)
      elapsed = time.clock() - start
      self.alltime += elapsed
      if trace:
        ft = '%s %s:%.5f,%.5f'
        values = (label,self.func.__name__,elapsed,self.alltime)
        print(format % value)
      return result
  return Timer

这个计时函数装饰器可以用于任何函数，在模块中和交互模式下都可以。我们可以在交互模式下测试，如下：

>>> @timer(trace = False)
def listcomp(N):
  return [x * 2 for x in range(N)]
>>> x = listcomp(5000)
>>> x = listcomp(5000)
>>> x = listcomp(5000)
>>> listcomp
<__main__.timer.<locals>.Timer object at 0x036DCC10>
>>> listcomp.alltime
0.0011475424533080223
>>>
>>> @timer(trace=True,label='\t=>')
def listcomp(N):
  return [x * 2 for x in range(N)]
>>> x = listcomp(5000)
  => listcomp:0.00036,0.00036
>>> x = listcomp(5000)
  => listcomp:0.00034,0.00070
>>> x = listcomp(5000)
  => listcomp:0.00034,0.00104
>>> listcomp.alltime
0.0010432902706075842

更多关于Python相关内容可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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