Python 函数装饰器详解

我来详细讲解一下“Python 函数装饰器”的完整攻略。

一、什么是Python函数装饰器

函数装饰器是一种可以动态地给一个函数增加功能的方式。在不改变原有函数的代码的情况下，可以通过“装饰”原函数来对其进行修改。Python中有很多内置的装饰器，比如classmethod、staticmethod和property等。此外，Python中还提供了自定义装饰器的功能。自定义装饰器可以让我们非常方便地对函数的输入、输出、异常等进行控制。

二、Python函数装饰器的语法

Python函数装饰器通常用“@装饰器函数名”的语法糖来实现。例如，我们有一个名为“my_decorator”的装饰器函数，我们可以这样用它来装饰我们的函数：

@my_decorator
def my_function():
    pass

以上示例中，“my_function”就是我们要装饰的原函数，“my_decorator”则是我们定义的装饰器函数。

三、Python函数装饰器的实现方式

Python函数装饰器的实现方式有多种，其中一种比较常见的方式是通过闭包来实现。通过闭包，我们可以利用Python函数的LEGB作用域规则，来使得装饰器函数可以访问原函数的变量和参数。

下面是一个简单的装饰器函数“my_decorator”的实现，它可以在原函数执行前、后输出一些信息，以便我们调试和了解函数的执行情况：

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before the function is called.")
        func()
        print("After the function is called.")
    return wrapper

以上代码中，“my_decorator”函数接受一个函数作为参数，并返回一个函数。返回的函数“wrapper”会在原函数执行前、后输出信息，并调用原函数。

下面是使用“my_decorator”来装饰一个函数“say_hello”的示例：

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello World!")

当我们调用“say_hello()”函数时，会先输出“Before the function is called.”，然后输出“Hello World!”，最后输出“After the function is called.”。

四、Python函数装饰器的应用

Python函数装饰器可以应用于很多场景，下面简单介绍几种常见的用法：

1. 记录函数执行时间

我们可以定义一个装饰器函数“calculation_time”，用于记录原函数的执行时间，以便我们评估函数的性能：

import time

def calculation_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("Function {} cost: {:.6f} seconds.".format(func.__name__, end_time - start_time))
        return result
    return wrapper

以上代码中，“calculation_time”装饰器函数会记录原函数执行前后的时间，并输出执行时间。我们可以用它来装饰我们要测试性能的函数，例如：

@calculation_time
def get_random_number():
    time.sleep(1) # 睡眠1秒以模拟一个耗时的操作
    return random.randint(1, 100)

当我们调用“get_random_number()”时，会先输出函数执行的时间，然后返回一个随机数。

2. 对函数进行异常处理

我们可以定义一个异常处理装饰器函数“try_except”，用于捕获原函数的异常，并输出错误信息，以便我们进行调试：

def try_except(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            return result
        except Exception as e:
            print("Error occurred in function {}: {}".format(func.__name__, str(e)))
    return wrapper

以上代码中，“try_except”装饰器函数会捕获原函数抛出的异常，并输出错误信息。我们可以用它来装饰我们要进行异常处理的函数，例如：

@try_except
def divide(a, b):
    return a / b

当我们调用“divide(1, 0)”时，会捕获“ZeroDivisionError”的异常，并输出错误信息。

3. 对函数的输入参数进行类型检查

我们可以定义一个类型检查装饰器函数“check_type”，用于检查原函数的输入参数类型是否正确：

def check_type(*types):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for i, t in enumerate(types):
                if not isinstance(args[i], t):
                    raise TypeError("Argument {} should be of type {}.".format(i, t))
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

以上代码中，“check_type”装饰器函数会接受一个或多个类型作为参数，并返回一个装饰器。返回的装饰器“decorator”会接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数“wrapper”。返回的函数“wrapper”会在原函数执行前检查输入参数类型是否正确。我们可以用它来装饰我们要进行类型检查的函数，例如：

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

当我们调用“add('1', 2)”时，会抛出“TypeError”的异常，错误信息为“Argument 0 should be of type .”。

五、总结

以上就是Python函数装饰器的详细攻略。通过自定义函数装饰器，我们可以灵活地控制函数的输入、输出、异常处理等。同时，Python也提供了很多内置的装饰器函数，可以方便地对函数进行修改和扩展。