Python虚拟机字节码教程之装饰器实现详解

什么是Python装饰器

装饰器是一个返回函数的高阶函数，它用于函数的修饰和扩展。通过装饰器我们可以在不改变原函数代码的情况下，对函数的功能进行扩展，比如添加日志、性能分析、权限校验等。

装饰器的基本语法如下：

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 对原函数进行修饰扩展的代码
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@decorator
def original_func():
    pass

装饰器的应用实例

示例一：添加日志和运行时间的装饰器

下面我们来看一个实例，使用装饰器的方式为函数添加日志以及运行时间功能。

import logging
import time

logging.basicConfig(level=logging.INFO)


def timer_logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        logging.info(f"{func.__name__} function run time: {end_time - start_time}s")
        return result

    return wrapper


@timer_logger
def demo_func():
    time.sleep(1)


if __name__ == "__main__":
    demo_func()

示例二：缓存装饰器

下面我们再来看一个缓存装饰器的实例，可以缓存函数的运行结果，提升函数执行效率，避免重复计算。

def memoize(func):
    _cache = {}

    def wrapper(*args):
        if args in _cache:
            return _cache[args]
        else:
            result = func(*args)
            _cache[args] = result
            return result

    return wrapper


@memoize
def fibonacci(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)


if __name__ == "__main__":
    print(fibonacci(35))

小结

以上是Python虚拟机字节码教程之装饰器实现的详细攻略。通过学习装饰器的基本语法和应用实例，我们可以更好地理解Python中的装饰器机制，实现更加高效、优雅和简洁的代码实现。