Python Decotator
装饰器（decorators）是 Python 中的一种高级功能，它允许你动态地修改函数或类的行为。
装饰器是一种函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数或修改原来的函数。
装饰器的语法使用 @decorator_name 来应用在函数或方法上。
Python 还提供了一些内置的装饰器，比如 @staticmethod 和 @classmethod，用于定义静态方法和类方法。
装饰器的应用场景：
- 日志记录: 装饰器可用于记录函数的调用信息、参数和返回值。
- 性能分析: 可以使用装饰器来测量函数的执行时间。
- 权限控制: 装饰器可用于限制对某些函数的访问权限。
- 缓存: 装饰器可用于实现函数结果的缓存，以提高性能。
我们先看下面这个例子，我们对hello()进行一些包装，实现一个记录函数运行时间的方法。
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| def timing(f):
return f
def hello():
print("Hello World")
hello = timing(hello)
hello()
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上面的这个例子我们调用timing，实际上返回的还是hello这个函数的，其实什么都没有做。在实际业务中，我们希望timing返回一个新的函数，调用新函数就相当于调用了hello，开发中习惯叫这个新函数wrapper。
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| def timing(f):
def wrapper():
return f
return wrapper
def hello():
print("Hello World")
hello = timing(hello)
print(hello)
hello()
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我们简单实现以下函数计时器的逻辑
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| import time
def timing(f):
def wrapper():
start_time = time.time()
result = f()
end_time = time.time()
print(f"Total time => {end_time - start_time}")
return result
return wrapper
def hello():
print("Hello World")
hello = timing(hello)
hello()
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到此实际上我们已经实现了装饰器的功能，但这种写法有点奇怪，我们可以使用Python的语法糖来实现
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| import time
def timing(f):
def wrapper():
start_time = time.time()
result = f()
end_time = time.time()
print(f"Total time => {end_time - start_time}")
return result
return wrapper
@timing
def hello():
print("Hello World")
hello()
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装饰器的参数处理
上面的例子是没有参数的情况，正常的业务处理中我们会面对各种各样的参数。
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| import time
def timing(f):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = f(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"Total time => {end_time - start_time}")
return result
return wrapper
@timing
def hello():
print("Hello World")
@timing
def hello_one(name):
print(f"Hello, {name}")
hello()
hello_one("John", "Tom")
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我们可以在wrapper上加入可变参数，这样就可以适配所有的参数场景。
修饰类
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| import time
def timing(f):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = f(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"Total time => {end_time - start_time}")
return result
return wrapper
@timing
class Foo:
def __init__(self):
pass
Foo()
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上面的代码创建 Foo() 实例时，装饰器 @timing 会记录类的构造函数执行所需的时间。因此，打印出来的时间表示了调用 Foo() 实例化对象的时间消耗。