python奇遇记:深入理解装饰器

2018-01-12 11:16:55来源:segmentfault作者:zhuzhezhe人点击

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什么是装饰器

装饰器是什么,简单来说,装饰器可以改变一个函数的行为,比如原本有一个函数用来计算菲波那切数列,我们给这个函数加个计算执行时间的装饰器,这样原来的函数不仅能够计算菲波那切数列,而且还可以输出计算花费了多少时间。


在Python中,有几个很常见的内置装饰器:比如@staticmethod, 它可以将一个类的方法声明为静态的。@property, 为类中的变量设置get和set方法,保证了封装性。


如果你使用过python的web框架(比如flask)开发过网站,你应该经常会见到装饰器,像下面这样:


@app.route("/")
def hello():
return "Hello World!"

这段代码把路由绑定到hello函数上,这样你输入网址之后就可以看到Hello World 。


先来看个很简单的例子:


# 定义了一个装饰器
def deco(func):
def hah():
print('hahha')
return hah

上面我们定义了一个装饰器,打印hahah,接下来使用:


# 使用这个装饰器
@deco
def lal():
pritn('lalalala')lal()

执行lal()会输出hahha。 可见deco装饰器改变了lal函数的功能。上面的代码中,我们实际上是把lal函数放入了deco函数,像这样:


lal = deco(lal)

只不过,直接使用@标志把装饰器放在某个函数上更方便一点而已。


装饰器其实就是一个函数嵌套另一个函数(这里涉及到一个概念叫做闭包,下面会讲到)。在装饰器的定义中,需要把内部的函数返回(像hah),内部函数用来真正的改变被装饰函数的功能。


不过,上面定义的装饰器好像没什么用,我们来真正的写一个装饰器,像文章开头说的那样,定义一个装饰器计算函数执行的时间。


实现一个简单的装饰器
import time
# 这个装饰器接收一个函数作为参数
def clock(func):
# clocked用来改变被装饰函数功能
# 接收任意可变参数
def clocked(*args):
#先计算时间
t0 = time.perf_counter()
# 然后运行被装饰的函数
result = func(*args)
# 计算运行前后的时间差
elapsed = time.perf_counter()-t0
# 函数的名字
name = func.__name__
# 被装饰函数的所有变量
arg_str = ','.join(repr(arg) for arg in args)
# 输出
print('[%0.8fs] %s(%s) -> %r' % (elapsed, name, arg_str, result))
# 返回被装饰函数执行结果
# 可见装饰器是在原来的函数上增加了某些功能
# 而不是完全改变被装饰函数
return result
# 把clocked函数返回
return clocked

来使用一下上面定义的装饰器:


@clock
def factorial(n):
return 1 if n<2 else n*factorial(n-1)result = factorial(6)
print(result)

执行结果:


[0.00000030s] factorial(1) -> 1
[0.00004588s] factorial(2) -> 2
[0.00007184s] factorial(3) -> 6
[0.00060794s] factorial(4) -> 24
[0.00064205s] factorial(5) -> 120
[0.00066801s] factorial(6) -> 720
720

可以看到,在输出计算结果的同时,输出了每一步的执行时间。


装饰器除了改变函数功能之外还有一个特性是,函数装饰器在导入模块时立即执行,而被装饰的函数只在明确调用时运行。这点需要注意。


当然了,装饰器之上还可以放一个装饰器,不过是多了一层嵌套而已。


python中还有一个内置的模块functools,这里面定义了一些常用的装饰器函数,帮助你更好地定义自己的装饰器。这里就不讲了。


闭包

说到闭包,在上面的代码中我们已经见识到了,函数中嵌套函数就是闭包。严格来说,闭包是指延伸了作用域的函数,怎么理解?不如来看个例子:


我们定义一个函数不断计算平均值,它会记住上一次计算的值进行累计。


# 先看一些效果
avg = make_averager()
print(avg(10))
print(avg(11))
print(avg(12))

输出如下:


10.0
10.5
11.0

第一次输出10,第二次输出10加11的平均值,第三次输出10加11加12的平均值。


怎么实现的?


def make_averager():
# 局部变量series
# 用来保存每次输入的值
series = []
def averager(new_value):
series.append(new_value)
total = sum(series)
return total/len(series)
return averager

上面的函数中,series是局部变量。当我们调用avg(10)的时候,函数已经返回了,按理说它的本地作用域已经不存在了,但是我们还是可以继续使用。这是因为series其实是自由变量,它不受本地作用域的限制。需要注意的是,对于不可变类型,需要显示用关键字nonlocal 声明自由变量,如果不声明的话,会隐式的创建局部变量,这样自由变量就会失效。而可变类型则不需要。比如,我们来更改一下上面的代码:


# 改一下求平均值的函数
# 用另一种方法
def make_averager():
count = 0
total = 0
def averager(new_value):
# count、total是不可变类型
# 需要声明为自由变量
nonlocal count, total
count += 1
total += new_value
return total / count
return averager

除了上面说的装饰器的用法之外,我们还可以为装饰器添加参数,像app.route('/') 这样,限于篇幅,下一篇文章再介绍。

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