Python 函数装饰器应用教程

让我来为您介绍“Python 函数装饰器应用教程”的完整攻略。

什么是函数装饰器？

函数装饰器是 Python 中非常强大的概念，它可以在不改变原函数代码的情况下，增加或修改原函数的功能。装饰器本质上是一个函数，它接收另一个函数作为参数，并且包装该函数，返回一个新的函数。

函数装饰器通常使用 @decorator_function 的语法来应用，放在被装饰的函数的定义之前。下面的示例展示了一个简单的装饰器，它用来计算函数执行所需的时间：

import time

def timer(original_function):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = original_function(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print('The function {} took {} seconds to complete.'.format(original_function.__name__, end - start))
        return result
    return wrapper

这个装饰器会把被装饰的函数的执行时间打印出来，然后返回该函数的结果。在使用该装饰器之前，需要先定义一个函数：

@timer
def test_function():
    time.sleep(2)

在上面的代码中，我们用装饰器 timer 来给 test_function 函数增加一个计时的功能。如果我们现在调用这个函数，你会看到它输出了如下内容：

The function test_function took 2.000117063522339 seconds to complete.

这表明 test_function 函数执行了 2 秒钟。由于我们使用装饰器包装了该函数，因此它会自动调用装饰器函数 wrapper 来计时。

如何编写函数装饰器？

函数装饰器本质上是接收被装饰的函数 original_function 作为输入，并返回一个新的函数 wrapper 的函数。一般情况下，被装饰的函数被传递给装饰器函数后，它将被稍微修改或增强，然后包装在新的函数中返回。

下面是一个更通用的装饰器模板，用于装饰器的编写：

def decorator_function(original_function):
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        # 执行装饰前的逻辑
        result = original_function(*args, **kwargs)  # 调用原函数
        # 执行装饰后的逻辑
        return result
    return wrapper_function

其中，original_function 是被装饰的函数，wrapper_function 是新的包装函数。在这个模板中，wrapper_function 函数接收任意数量和类型的参数，使用 *args 和 **kwargs 语法来实现这个功能。然后，它会执行 original_function 函数，将结果储存在 result 中，并在返回之前执行装饰器附加的任何逻辑。

函数装饰器的常见应用

函数装饰器不仅可以用于计时和性能分析，还可以实现很多其他有用的功能。下面是一些常见的示例，帮助你了解它们在实际应用中的作用。

1. 缓存函数结果

有时候，我们打算重复计算一个函数，但 same arguments 的函数输入将产生相同的运算结果。这个过程可能会非常耗时，但我们可以使用装饰器来缓存这些结果，以提高计算效率。下面是一个缓存函数结果的示例：

def cache_result(original_function):
    cache = {}

    def new_function(*args, **kwargs):
        key = str(args) + str(kwargs)
        if key in cache:
            print('Fetching results from cache.')
            return cache[key]
        else:
            result = original_function(*args, **kwargs)
            cache[key] = result
            print('Calculating results from scratch.')
            return result

    return new_function

在这个示例中，我们定义了一个名为 cache_result 的装饰器。它接收一个名为 original_function 的参数，该参数是待缓存的函数。装饰器会用字典 cache 来保存函数的结果，根据输入 *args 和 **kwargs 来生成唯一的 key 值。如果 key 值已经存在于缓存中，则返回缓存结果，否则计算结果，并将结果添加到缓存中。

以下是一个使用示例：

@cache_result
def calculate_result(input_value):
    print('Calculating results ...')
    return input_value * 2

calculate_result(5)  # 计算结果并缓存
calculate_result(5)  # 从缓存获得结果
calculate_result(6)  # 计算新结果并缓存
calculate_result(6)  # 从缓存获得结果

此示例中，我们定义了一个名为 calculate_result 的函数，并使用 @cache_result 装饰器来缓存结果。根据输入的不同，函数可以计算出不同的结果，并且计算后的结果将被缓存在字典 cache 中。

2. 限制函数执行次数

有时我们想限制函数的执行次数，我们可以编写一个名为 limit_execution_times 的装饰器来实现。下面是一个该装饰器的代码示例：

def limit_execution_times(n):
    def deco(original_function):
        count = 0

        def new_function(*args, **kwargs):
            nonlocal count
            if count >= n:
                print('Function {} has been executed {} times, and will be disabled.'.format(original_function.__name__, count))
                return None
            else:
                count += 1
                return original_function(*args, **kwargs)

        return new_function

    return deco

在这个示例中，我们定义了一个名为 limit_execution_times 的装饰器，该装饰器使用计数器来限制被装饰函数的执行次数。有两个嵌套的函数，在第一层函数中，我们传递了一个整数参数 n，它用于指定允许的最大执行次数。在第二个函数中，我们用 nonlocal 关键字将计数器变量 count 设置为在其中定义的嵌套函数的范围内，每次调用函数时会增量，如果执行次数超过了 n，则函数会停止执行，并返回 None。

以下是使用示例：

@limit_execution_times(3)
def run():
    print('The function is executing...')

run()  # 执行1次
run()  # 执行2次
run()  # 执行3次
run()  # 禁用函数

在这个示例中，我们使用 @limit_execution_times(3) 装饰器来限制函数的执行次数为 3。在第 4 次调用时，函数将停止执行并输出 "Function run has been executed 3 times, and will be disabled." 的消息。这个限制函数执行次数的装饰器是一种简单而又有用的装饰器。