Python函数装饰器高级用法-python中dict()函数的用法

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在了解了Python函数装饰器基础知识和闭包之后，开始正式学习函数装饰器。

典型的函数装饰器

以下示例定义了一个装饰器，输出函数的运行时间：

函数装饰器和闭包紧密结合，入参func代表被装饰函数，通过自由变量绑定后，调用函数并返回结果。

使用clock装饰器：

import time 
from clockdeco import clock 
 
@clock 
def snooze(seconds): 
    time.sleep(seconds) 
 
@clock 
def factorial(n): 
    return 1 if n < 2 else n*factorial(n-1) 
 
if __name__=='__main__': 
    print('*' * 40, 'Calling snooze(.123)') 
    snooze(.123) 
    print('*' * 40, 'Calling factorial(6)') 
    print('6! =', factorial(6))  # 6!指6的阶乘

输出结果：

这是装饰器的典型行为：把被装饰的函数换成新函数，二者接受相同的参数，而且返回被装饰的函数本该返回的值，同时还会做些额外操作。

值得注意的是factorial()是个递归函数，从结果来看，每次递归都用到了装饰器，打印了运行时间，这是因为如下代码：

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

等价于：

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

factorial引用的是clock(factorial)函数的返回值，也就是装饰器内部函数clocked，每次调用factorial(n)，执行的都是clocked(n)。

叠放装饰器

@d1 
@d2 
def f(): 
    print("f")

等价于：

def f(): 
    print("f") 
 
f = d1(d2(f))

参数化装饰器

怎么让装饰器接受参数呢?答案是：创建一个装饰器工厂函数，把参数传给它，返回一个装饰器，然后再把它应用到要装饰的函数上。

示例如下：

registry = set() 
 
def register(active=True): 
    def decorate(func): 
        print('running register(active=%s)->decorate(%s)' 
              % (active, func)) 
        if active: 
            registry.add(func) 
        else: 
            registry.discard(func) 
 
        return func 
    return decorate 
 
@register(active=False) 
def f1(): 
    print('running f1()') 
 
# 注意这里的调用 
@register() 
def f2(): 
    print('running f2()') 
 
def f3(): 
    print('running f3()')

register是一个装饰器工厂函数，接受可选参数active默认为True，内部定义了一个装饰器decorate并返回。需要注意的是装饰器工厂函数，即使不传参数，也要加上小括号调用，比如@register()。

再看一个示例：

import time 
 
DEFAULT_FMT = '[{elapsed:0.8f}s] {name}({args}) -> {result}' 
 
# 装饰器工厂函数 
def clock(fmt=DEFAULT_FMT): 
    # 真正的装饰器 
    def decorate(func):  
        # 包装被装饰的函数 
        def clocked(*_args): 
            t0 = time.time() 
            # _result是被装饰函数返回的真正结果 
            _result = func(*_args)   
            elapsed = time.time() - t0 
            name = func.__name__ 
            args = ', '.join(repr(arg) for arg in _args)  
            result = repr(_result)  
            # **locals()返回clocked的局部变量 
            print(fmt.format(**locals()))   
            return _result  
        return clocked   
    return decorate  
 
if __name__ == '__main__': 
 
    @clock()   
    def snooze(seconds): 
        time.sleep(seconds) 
 
    for i in range(3): 
        snooze(.123)

这是给典型的函数装饰器添加了参数fmt，装饰器工厂函数增加了一层嵌套，示例中一共有3个def。

标准库中的装饰器

Python内置了三个用于装饰方法的函数：property、classmethod和staticmethod，这会在将来的文章中讲到。本文介绍functools中的三个装饰器：functools.wraps、functools.lru_cache和functools.singledispatch。

functools.wraps

Python函数装饰器在实现的时候，被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了(函数名等函数属性会发生改变)，为了不影响，Python的functools包中提供了一个叫wraps的装饰器来消除这样的副作用(它能保留原有函数的名称和函数属性)。

示例，不加wraps：

def my_decorator(func): 
    def wrapper(*args, **kwargs): 
        '''decorator''' 
        print('Calling decorated function...') 
        return func(*args, **kwargs) 
    return wrapper 
 
@my_decorator 
def example(): 
    """Docstring""" 
    print('Called example function') 
 
print(example.__name__, example.__doc__) 
# 输出wrapper decorator

加wraps：

import functools 
 
 
def my_decorator(func): 
    @functools.wraps(func) 
    def wrapper(*args, **kwargs): 
        '''decorator''' 
        print('Calling decorated function...') 
        return func(*args, **kwargs) 
    return wrapper 
 
@my_decorator 
def example(): 
    """Docstring""" 
    print('Called example function') 
 
print(example.__name__, example.__doc__) 
# 输出example Docstring

functools.lru_cache

lru是Least Recently Used的缩写，它是一项优化技术，把耗时的函数的结果保存起来，避免传入相同的参数时重复计算。

示例：

import functools 
 
from clockdeco import clock 
 
@functools.lru_cache() 
@clock 
def fibonacci(n): 
    if n < 2: 
        return n 
    return fibonacci(n-2) + fibonacci(n-1) 
 
if __name__=='__main__': 
    print(fibonacci(6))

优化了递归算法，执行时间会减半。

注意，lru_cache可以使用两个可选的参数来配置，它的签名如下：

functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)

maxsize：最大存储数量，缓存满了以后，旧的结果会被扔掉。

typed：如果设为True，那么会把不同参数类型得到的结果分开保存，即把通常认为相等的浮点数和整型参数(如1和1.0)区分开。

functools.singledispatch

Python3.4的新增语法，可以用来优化函数中的大量if/elif/elif。使用@singledispatch装饰的普通函数会变成泛函数：根据第一个参数的类型，以不同方式执行相同操作的一组函数。所以它叫做single dispatch，单分派。

根据多个参数进行分派，就是多分派了。

示例，生成HTML，显示不同类型的Python对象：

import html 
 
 
def htmlize(obj): 
    content = html.escape(repr(obj)) 
    return '<pre>{}</pre>'.format(content)

因为Python不支持重载方法或函数，所以就不能使用不同的签名定义htmlize的变体，只能把htmlize变成一个分派函数，使用if/elif/elif，调用专门的函数，比如htmlize_str、htmlize_int等。时间一长htmlize会变得很大，跟各个专门函数之间的耦合也很紧密，不便于模块扩展。

@singledispatch经过深思熟虑后加入到了标准库，来解决这类问题：

from functools import singledispatch 
from collections import abc 
import numbers 
import html 
 
@singledispatch 
def htmlize(obj): 
    # 基函数 这里不用写if/elif/elif来分派了 
    content = html.escape(repr(obj)) 
    return '<pre>{}</pre>'.format(content) 
 
@htmlize.register(str) 
def _(text): 
    # 专门函数 
    content = html.escape(text).replace('\n', '<br>\n') 
    return '<p>{0}</p>'.format(content) 
 
@htmlize.register(numbers.Integral)  
def _(n): 
    # 专门函数 
    return '<pre>{0} (0x{0:x})</pre>'.format(n) 
 
@htmlize.register(tuple) 
@htmlize.register(abc.MutableSequence) 
def _(seq): 
    # 专门函数 
    inner = '</li>\n<li>'.join(htmlize(item) for item in seq) 
    return '<ul>\n<li>' + inner + '</li>\n</ul>'

@singledispatch装饰了基函数。专门函数使用@<<base_function>>.register(<<type>>)装饰，它的名字不重要，命名为_，简单明了。

这样编写代码后，Python会根据第一个参数的类型，调用相应的专门函数。

小结

本文首先介绍了典型的函数装饰器：把被装饰的函数换成新函数，二者接受相同的参数，而且返回被装饰的函数本该返回的值，同时还会做些额外操作。接着介绍了装饰器的两个高级用法：叠放装饰器和参数化装饰器，它们都会增加函数的嵌套层级。最后介绍了3个标准库中的装饰器：保留原有函数属性的functools.wraps、缓存耗时的函数结果的functools.lru_cache和优化if/elif/elif代码的functools.singledispatch。

参考资料：

《流畅的Python》

https://github.com/fluentpython/example-code/tree/master/07-closure-deco

https://blog.csdn.net/liuzonghao88/article/details/103586634