python装饰器学习详解-函数部分

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理

最近阅读《流畅的python》看见其用函数写装饰器部分写的很好，想写一些自己的读书笔记。众所周知，装饰器是python学习过程中的一道门槛，初学者学习时往往是知其然，不知其所以然，这样的结果是导致一段时间后会遗忘掉该部分内容，只好再次去学习，拉高了学习成本。

想学好python的装饰器，需要明白一下几点；

1:闭包

1）函数嵌套

2）内部函数使用外部函数的变量

3）外部函数的返回值为内部函数

​ 接下来看看《流畅的python》中的例子，我稍微修改了一下：

>>> def make_averager(series=[]):
...     def averager(new_value):
...             series.append(new_value)
...             total = sum(series)
...             return total/len(series)
...     return averager
...
>>> avg = make_averager()
>>> avg
<function make_averager.<locals>.averager at 0x10b82cb00>
>>> avg(10)
10.0
>>> avg(11)
10.5
>>> avg(12)
11.0

​ 函数 make_averager 实现了一个 计算当前所有数字的平均值的功能，不断的添加一个值，然后计算当前的平均值。

​ avg这个对象内存地址指向了make_averager这个函数的内部函数中，而且avg通过不断的添加值进行平均值计算，按理说在这个内部函数没有存储new_value的空间，而且在make_averager对avg赋值后，函数返回后series这个变量也应该消失了，但是avg却依然可以进行计算。

​ 这就是闭包，内部函数averager使用外面的自由变量，也就是属于make_averager的局部变量series

>>> avg.__code__.co_varnames
('new_value', 'total')
>>> avg.__code__.co_freevars
('series',)

​ 可以发现avg的自由变量是make_averager的局部变量，就是说闭包里的内部函数可以使用外部函数的变量，即我们上面提到的第二点：“内部函数使用外部函数的变量”， 注：自由变量只能read，并不能write，不然会提示本地变量并没有赋值的错误，我们举的例子没遇到这个问题，因为我们没有给 series 赋值，我们只是调 用 series.append，并把它传给 sum 和 len。也就是说，我们利用了 列表是可变的对象这一事实 。下图是书中提供的闭包范围图：

2:装饰器的实现

所谓装饰器，就是在不改变基础函数的功能上再次给它封装一层，达到我们想要的目的，接下来我举个简单的例子:

​ deco_demo.py

1 def col(func):
  2     def inner(*args, **kwargs):
  3         print(func.__name__)
  4         print(locals())
  5         print(inner.__code__.co_varnames)
  6         print(inner.__code__.co_freevars)
  7         return func(*args, **kwargs)
  8     return inner
  9
 10
 11 @col
 12 def new_add(x):
 13     return x+2
 14
 15
 16 def new_add_1(x):
 17     return x+3
 18
 19
 20 print(new_add(3))
 21
 22 new_add_1 = col(new_add_1)
 23 print(new_add_1(3))

下方是它的返回结果:

new_add
{'args': (3,), 'kwargs': {}, 'func': <function new_add at 0x10d32aa70>, 'inner': <function col.<locals>.inner at 0x10d32acb0>}
('args', 'kwargs')
('func', 'inner')
5
new_add_1
{'args': (3,), 'kwargs': {}, 'func': <function new_add_1 at 0x10d32add0>, 'inner': <function col.<locals>.inner at 0x10d32a8c0>}
('args', 'kwargs')
('func', 'inner')
6

1-8：是定义的一个简单装饰器，

3：打印当被装饰函数的名字

4：打印inner这个内部函数中的所有变量

5：打印当前inner的局部变量；

6：则打印自由变量；

11-13：修饰了一个简单函数

16，22，23：@这个语法糖，背后实现的过程；

​ 也就是说 col(new_add) 返回的是当前的内部函数的内存地址，而这个调用这个内部函数时会使用自由变量func即col的局部变量，进而达到装饰器的目的；

有参数的装饰器实现

​ 既然无参数的装饰器即@col ，通过内部函数的方式装饰基础函数，那么我们调用有参数的装饰器 则可以再原本的基础即函数col再封装一层函数，使其达到可以通过装饰器传参数的目的

1 from functools import wraps
  2
  3
  4 def col(string="hello world"):
  5     def decorate(func):
  6         @wraps(func)
  7         def inner(*args, **kwargs):
  8             print(string)
  9             return func(*args, **kwargs)
 10         return inner
 11     return decorate
 12
 13
 14 @col()
 15 def new_add(x):
 16     return x+2
 17
 18
 19 @col("hello python")
 20 def new_add_1(x):
 21     return x+3
 22
 23
 24 def new_add_2(x):
 25     return x+4
 26
 27
 28 print(new_add(1))
 29 print(new_add_1(1))
 30
 31
 32 new_add_2 = col("hello china")(new_add_2)
 33 print(new_add_2(1))

导入wrap是为了修复这个装饰器的名称， new_add.__name__ 调用时指向被装饰的函数，而不是内部函数，有兴趣的小伙伴可以去了解一下；

4-11：实现了一个带参数的装饰器，最外层返回的是我们真正的装饰器；

32-33：则是@这个装饰器语法糖背后的实现过程

可以发现new_add与new_add_1这两个函数的装饰器是两个不同值，而我们的装饰器也返回了不同的对应情况

hello world
3
hello python
4
hello china
5

间而言之：装饰器就是在我们需要添加功能的函数上进而封装一层，而python的语法糖@背后，帮助我们省略掉了这些赋值的过程；

3：装饰器何时调用

关于装饰器何时运行，我们分两种情况讨论，一种是当作脚本运行时，另一种是当作模块被导入时；

1 registry = []
  2
  3
  4 def register(func):
  5     print(f"running register {func}")
  6     registry.append(func)
  7     return func
  8
  9
 10 @register
 11 def f1():
 12     print('running f1()')
 13
 14
 15 @register
 16 def f2():
 17     print('running f2()')
 18
 19
 20 def f3():
 21     print('running f3()')
 22
 23
 24 def main():
 25     print('running main()')
 26     print('regisry ->', registry)
 27     f1()
 28     f2()
 29     f3()
 30
 31
 32 if __name__ == '__main__':
 33     main()

当作独立脚本运行时:

running register <function f1 at 0x103f9dcb0>
running register <function f2 at 0x103f9ddd0>
running main()
regisry -> [<function f1 at 0x103f9dcb0>, <function f2 at 0x103f9ddd0>]
running f1()
running f2()
running f3()

被当作模块导入时：

>>> import registration
running register <function f1 at 0x1005a2710>
running register <function f2 at 0x1005a2b90>
>>> registration.registry
[<function f1 at 0x1005a2710>, <function f2 at 0x1005a2b90>]

该段代码的装饰器主要功能是：记录了被装饰函数的个数，通常是web框架以这种方式把函数注册到中央注册器的某处。

总结：可以发现装饰器无论是作为模块被导入，还是单独的脚本运行，它都是优先执行的；

4:装饰器的常用模块

之前介绍的function.wraps不用说了，接下来介绍两种神奇的装饰器;

1：singledispatch

何为singledispatch ？

就是在不改变函数本身的功能上复用该函数，达到重复使用函数名的目的，有点类似多态的感觉；可以把整体方案拆分成多个模块，甚至可以为你无法修改的类提供专门的函数。使用@singledispatch 装饰的普通函数会变成泛函数(generic function)；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

1 from functools import singledispatch
  2
  3
  4 @singledispatch
  5 def hello(obj):
  6     print(obj)
  7
  8
  9 @hello.register(str)
 10 def _(text):
 11     print("hello world "+text)
 12
 13
 14 @hello.register(int)
 15 def _(n):
 16     print(n)
 17
 18
 19 hello({"what": "say"})
 20 print('*'*30)
 21 hello('dengxuan')
 22 print('*'*30)
 23 hello(123)

{'what': 'say'}
******************************
hello world dengxuan
******************************
123

从该段代码中我们可以发现，当使用singledispatch这个装饰器时，函数hello可以根据不同的参数返回不同的结果。这样的好处就是极大的减少代码中的if/elif/else，并且可以复用函数名称 _ （下横线代表没用)，降低了代码的耦合度，达到了多态的效果。

2：lru_cache

根据书上原话：

functools.lru_cache 是非常实用的装饰器，它实现了备忘 (memoization)功能。这是一项优化技术，它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。LRU 三个字母是“Least Recently Used”的缩写，表明缓存不会无限制增长，一段时间不用的缓存 条目会被扔掉。

1 from my_tools.runtime import clock
  2 import functools
  3
  4
  5 @functools.lru_cache()
  6 @clock
  7 def fibonacci(n):
  8     if n < 2:
  9         return n
 10     return fibonacci(n-2)+fibonacci(n-1)
 11
 12
 13 if __name__ == '__main__':
 14     print(fibonacci(6))

第5行：注释funtools.lru_cache()

返回结果：

[0.00000046] fibonacci(0) -> 0
[0.00000053] fibonacci(1) -> 1
[0.00006782] fibonacci(2) -> 1
[0.00000030] fibonacci(1) -> 1
[0.00000035] fibonacci(0) -> 0
[0.00000037] fibonacci(1) -> 1
[0.00001312] fibonacci(2) -> 1
[0.00002514] fibonacci(3) -> 2
[0.00010535] fibonacci(4) -> 3
[0.00000030] fibonacci(1) -> 1
[0.00000030] fibonacci(0) -> 0
[0.00000037] fibonacci(1) -> 1
[0.00001209] fibonacci(2) -> 1
[0.00002376] fibonacci(3) -> 2
[0.00000028] fibonacci(0) -> 0
[0.00000038] fibonacci(1) -> 1
[0.00001210] fibonacci(2) -> 1
[0.00000028] fibonacci(1) -> 1
[0.00000036] fibonacci(0) -> 0
[0.00000034] fibonacci(1) -> 1
[0.00001281] fibonacci(2) -> 1
[0.00002466] fibonacci(3) -> 2
[0.00004897] fibonacci(4) -> 3
[0.00008414] fibonacci(5) -> 5
[0.00020196] fibonacci(6) -> 8
8

当取消掉第5行注释时;

[0.00000040] fibonacci(0) -> 0
[0.00000049] fibonacci(1) -> 1
[0.00008032] fibonacci(2) -> 1
[0.00000066] fibonacci(3) -> 2
[0.00009398] fibonacci(4) -> 3
[0.00000063] fibonacci(5) -> 5
[0.00010943] fibonacci(6) -> 8
8

可以发现，lru_cache()这个装饰器，极大的提高了计算性能；

maxsize 参数指定存储多少个调用的结果。缓存满了之后，旧的结果会被扔掉，腾出空间。为了得到最佳性能，maxsize 应该设为 2 的 幂。typed 参数如果设为 True，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数参数(如 1 和 1.0)区分开。顺 便说一下，因为 lru_cache 使用字典存储结果，而且键根据调用时传 入的定位参数和关键字参数创建，所以被 lru_cache 装饰的函数，它的所有参数都必须是可散列的。

5：多重装饰器

@d1
@d2
def f():
  print('hello world')
 
###########################
 
def f():
  print("hello world")
 
f = d1(d2(f))

上下两块代码是等效效果；

想要获取更多Python学习资料可以加
QQ:2955637827私聊
或加Q群630390733
大家一起来学习讨论吧！