Python 包装代替状态变化

Python包装可以用于替代状态变化，也就是说，一个函数不会改变输入参数的状态，而是返回一个新的对象或者其他值。这样可以避免让程序在不需要的时候修改输入参数的状态，从而造成不必要的副作用。本文将介绍Python包装的使用方法和应用场景，并提供两个示例说明。

包装的基本概念

在Python中，我们可以使用函数和类来创建包装器。

使用函数进行包装

def wrapper(func):
    def wrapped(*args, **kwargs):
        # 在这里进行一些额外的操作
        result = func(*args, **kwargs)
        # 在这里进行一些额外的操作
        return result
    return wrapped

@wrapper
def func_to_wrap(*args, **kwargs):
    # 原函数的代码

这里，我们定义了一个名为wrapper的函数，它接受一个函数为参数，并返回一个新的包装器函数wrapped。在wrapped内部，我们可以使用任何Python语言特性，例如条件语句、循环语句，来对输入参数进行操作。最后，我们调用传入的函数，并返回其结果。@wrapper语法糖可以方便地将函数包装器作为一个装饰器应用在函数上。

使用类进行包装

class Wrapper:
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        # 在这里进行一些额外的操作
        result = self.func(*args, **kwargs)
        # 在这里进行一些额外的操作
        return result

@Wrapper
def func_to_wrap(*args, **kwargs):
    # 原函数的代码

这里，我们定义了一个名为Wrapper的类，它包含__init__和__call__方法。我们在__init__中将函数保存到成员变量self.func中，然后在__call__中再次调用函数。这种方法同样可以使用@Wrapper语法糖方便地作为装饰器应用在函数上。

包装的应用场景

包装器可以用于对输入参数进行预处理或后处理，也可以用于缓存昂贵的计算结果等。以下是两个示例：

示例1：对函数输入参数进行类型检查

def check_type(func):
    def wrapped(*args, **kwargs):
        for arg in args:
            if not isinstance(arg, int):
                raise TypeError('Arguments must be integers!')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapped

@check_type
def add(a, b):
    return a + b

result1 = add(1, 2) # 返回3
result2 = add(1, '2') # 抛出TypeError异常

在这个例子中，我们定义了一个名为check_type的函数，它接受一个函数为参数，并返回一个新的包装器函数wrapped。在wrapped内部，我们遍历输入参数，并检查其是否为整数类型。如果输入参数不符合要求，我们将抛出一个TypeError异常。

然后我们将add函数使用@check_type语法糖进行装饰。这样，在执行add函数之前，会先执行check_type函数，对输入参数进行类型检查。这样可以确保输入参数符合预期的类型。

示例2：使用缓存来提升计算速度

def cache(func):
    cache_dict = {}

    def wrapped(*args, **kwargs):
        key = str(args) + str(kwargs)
        if key in cache_dict:
            return cache_dict[key]
        result = func(*args, **kwargs)
        cache_dict[key] = result
        return result

    return wrapped

@cache
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

fibonacci(20) # 运行缓慢，但是结果被缓存
fibonacci(20) # 能够立即返回缓存中的结果

在这个例子中，我们定义了一个名为cache的函数，它接受一个函数为参数，并返回一个新的包装器函数wrapped。在wrapped内部，我们将输入参数序列化为一个字符串作为缓存字典cache_dict的键。如果计算结果已经存在于缓存中，我们直接返回缓存结果。如果不存在，我们计算结果，并将其存储在cache_dict中。

然后我们将fibonacci函数使用@cache语法糖进行装饰。这样，在执行fibonacci函数之前，会先执行cache函数，检查是否有缓存结果。这样可以避免重复计算，提高程序速度。

总结

这篇文章介绍了Python包装的使用方法和应用场景。我们可以使用函数或类创建包装器，它们可以用于对输入参数进行预处理或后处理，或者用于缓存昂贵的计算结果等。通过包装的方式，我们可以保护输入参数的状态，避免造成不必要的副作用。