• Python装饰器进阶：深入理解与最佳实践

    1、什么是装饰器

    https://docs.python.org/zh-cn/3.7/glossary.html#term-decorator
    官网介绍的很简单，返回值为另一个函数的函数，通常使用 @wrapper 语法形式来进行函数变换。装饰器就是闭包的应用，是用来**装饰（修改或增强）**函数、方法、类。

    import time


def runtime(function):
    """统计运行时间"""

    def wrapper():
        """装饰函数"""
        start_time = time.time()
        function()
        print(f"runtime is {time.time() - start_time}")

    return wrapper


def fetch_http_data():
    print('开始请求网络数据')
    time.sleep(1)
    print('数据请求完成')

@runtime
def parse_response_data():
    """解析数据"""
    print('开始解析数据')
    time.sleep(0.5)
    print('数据解析完成')


# 把函数当作参数传到另一个函数中执行，但是这种会改变调用方式
decorator = runtime(fetch_http_data)
decorator()

# 使用语法糖，不会改变调用方式
parse_response_data()

# 被装饰的函数，查看函数名的时候 变成了wrapper，所以装饰器会改变原函数的一些属性
print(parse_response_data.__name__) # wrapper



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    2、保留装饰器中函数的元数据

    parse_response_data.**name** #wrapper
    parse_response_data.**doc** # “”“装饰函数”“”
    被装饰的函数，查看函数名的时候 变成了wrapper，函数的文档注释也改变了， 所以装饰器会改变原函数的一些属性，如何保留原函数的属性呢？

    from functools import wraps

# @wrap，它会帮助保留原函数的元信息
# @wraps 有一个重要特征是它能让你通过属性 __wrapped__ 直接访问被包装函数
# parse_response_data.__wrapped__() 可以调用原函数

def runtime(function):
    """统计运行时间"""

    @wraps(function)
    def wrapper():
        start_time = time.time()
        function()
        print(f"runtime is {time.time() - start_time}")

    return wrapper

@runtime
def parse_response_data():
    print('开始解析数据')
    time.sleep(0.5)
    print('数据解析完成')

print(parse_response_data.__name__)  # parse_response_data
print(parse_response_data.__doc__)  # 解析数据
# 通过__wrapped__属性调用原函数 
parse_response_data.__wrapped__()


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    3、带参数的装饰器

    装饰器可以带参数，这样可以使装饰器更加灵活和通用，根据不同的情况对被装饰的函数应用不同的行为

    def retry(max_retries=3):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for retry_count in range(max_retries):
                try:
                    result = func(*args, **kwargs)
                    return result
                except Exception as e:
                    if retry_count < max_retries:
                        print(f"Retrying {func.__name__} (attempt {retry_count + 1}/{max_retries})...")
                        time.sleep(2)
                    else:
                        raise e

        return wrapper

    return decorator


@retry(max_retries=2)
def potentially_failing_function():
    import random
    if random.random() < 0.7:
        print("Function succeeded!")
    else:
        raise Exception("Function failed.")


potentially_failing_function()

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    retry 装饰器接受一个 max_retries 参数，用于指定最大的重试次数。decorator 函数接受被装饰的函数 func，并定义了 wrapper 包装函数，该包装函数尝试执行 func，如果遇到异常则进行重试，最多尝试 max_retries 次。
    然后，potentially_failing_function 函数应用了带参数的装饰器，允许在最多 2 次重试之后终止或成功执行。

    4、 带可选参数的装饰器

    import time

def timing_decorator(func=None, message="Execution time"):
    def decorator(wrapped_func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            start_time = time.time()
            result = wrapped_func(*args, **kwargs)
            end_time = time.time()
            execution_time = end_time - start_time

            print(f"{message}: {execution_time} seconds")
            
            return result

        return wrapper

    if func is None:
        return decorator
    else:
        return decorator(func)

@timing_decorator(message="Function 1 took")
def function1():
    time.sleep(2)
    print("Function 1 completed.")

@timing_decorator
def function2():
    time.sleep(1)
    print("Function 2 completed.")

function1()
function2()

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    5、 用类实现装饰器

    除了使用函数实现装饰器外，类也可以实现装饰器，

    import time
import functools


class runtime:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        # 保留被装饰函数的元数据
        functools.update_wrapper(self, func)

    def __get__(self, instance, owner):
        if instance is None:
            return self
        # 创建一个可调用的对象，将 instance作为self的参数传递进去
        return functools.partial(self, instance)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = self.func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        execution_time = end_time - start_time
        print(f"{self.func.__name__} took {execution_time} seconds")
        return result


@runtime
def some_function():
    time.sleep(2)
    print("Function completed.")


class Animal:
    @runtime
    def walk(self, road):
        time.sleep(2)
        print(f"{self.__class__} walk {road}")


some_function()
a = Animal()
a.walk('马路')


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    6、 类中的方法实现装饰器

    # 类中的普通方法实现一个装饰器
class DecoratedMeta:

    def runtime(self, function):
        """统计运行时间"""

        @functools.wraps(function)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            """装饰函数"""
            start_time = time.time()
            result = function(*args, **kwargs)
            print(f"runtime is {time.time() - start_time}")
            return result

        return wrapper

    @classmethod
    def runtime_cls(cls, function):
        @functools.wraps(function)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print('使用类方法的装饰器')
            return function(*args, **kwargs)

        return wrapper


d = DecoratedMeta()


@d.runtime  # 使用装饰器
def add(x, y):
    return x + y


@d.runtime_cls
def sub(x, y):
    return x - y


result = add(2, 3)
print(result)
result = sub(4, 5)
print(result)

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    7、 给类加上装饰器

    1、给类中的方法加装饰器

    import time


def runtime(function):
    """统计运行时间"""

    def wrapper(*args, **kwargs):
        """装饰函数"""
        start_time = time.time()
        function(*args, **kwargs)
        print(f"runtime is {time.time() - start_time}")

    return wrapper


class Animal:
    @runtime
    def walk(self):
        time.sleep(2)
        print(f"{self.__class__} walk")


a = Animal()
a.walk()


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    2、给类加装饰器，扩充类的功能

    # 定义一个装饰器函数
def log_decorator(cls):
    # 保存原始类的构造函数
    original_init = cls.__init__

    # 定义一个新的构造函数，扩充功能
    def new_init(self, *args, **kwargs):
        # 首先调用原始构造函数
        original_init(self, *args, **kwargs)

        # 扩展功能：在构造对象时打印信息
        print(f"创建 {self.__class__.__name__}")

    # 将新的构造函数替换原始构造函数
    cls.__init__ = new_init

    return cls


# 使用装饰器扩充类的功能
@log_decorator
class MyClass:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def add(self):
        return self.x * self.y


# 创建类的实例
obj = MyClass(3, 4)

# 扩充功能生效，构造对象时打印信息
result = obj.add()
print(result)


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    8、装饰器的叠加

    import time
from functools import wraps


def runtime(function):
    """统计运行时间"""

    @wraps(function)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        """装饰函数"""
        start_time = time.time()
        result = function(*args, **kwargs)
        print(f"runtime is {time.time() - start_time}")
        return result

    return wrapper


def printlog(function):
    """
    函数运行日志
    :param function:
    :return:
    """

    @wraps(function)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"{function.__name__} start")
        result = function(*args, **kwargs)
        print(f"{function.__name__} over")
        return result

    return wrapper


@printlog
@runtime
def add(x, y):
    time.sleep(0.5)
    return x + y


def sub(x, y):
    return x - y


# 调用过程
# a = runtime(add)
# b = printlog(a)
# b(1,3)

add(1, 3)

a = runtime(sub)
b = printlog(a)
res = b(1, 3)
print(res)


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    9、 内置的装饰器

    @classmethod
    把一个方法封装成类方法。

    # python的redis第三方库中，使用url连接redis时定义的from_url是一个类方法。
class Redis(object):
	""""""
    @classmethod
    def from_url(cls, url, db=None, **kwargs):
        """"""
        connection_pool = ConnectionPool.from_url(url, db=db, **kwargs)
        return cls(connection_pool=connection_pool)

# 调用类方法
redis_ints = Redis.from_url('redis://user:password@127.0.0.1:6379/0')

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    @staticmethod
    将方法转换为静态方法。

    import math


class CrawlSite:
	# 使用静态方法计算页数，与实例无关，工具方法
    @staticmethod
    def get_page(total, offsize):
        """
        计算要爬取的页数
        """
        return math.ceil(total / offsize)

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    @property
    会将方法转化为一个具有相同名称的只读属性的 “getter”，特征属性对象具有 getter, setter 以及 deleter 方法，它们可用作装饰器来创建该特征属性的副本，并将相应的访问函数设为所装饰的函数

    class Animal(object):
    def __init__(self, eat):
        self.__eat = eat

    # 只有@property时属性不能赋值操作
    @property
    def eat(self):
        return self.__eat

    @eat.setter
    def eat(self, value):
        # 设置属性值，同时可以做校验、计算等
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError('Expected a string')
        self.__eat = value

    @eat.deleter
    def eat(self):
        del self.__eat


a = Animal('rot')
print(a.eat)
a.eat = 'cao'
print(a.eat)

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    @functools.wraps
    保留被装饰的函数元信息，用于在定义包装器函数时发起调用 update_wrapper() 作为函数装饰器
    @functools.lru_cache
    一个为函数提供缓存功能的装饰器，如果调用相同，则直接返回缓存中的值，不需要重新计算。用以节约高开销或I/O函数的调用时间。
    如果 maxsize 设置为 None ，LRU功能将被禁用且缓存数量无上限。由于使用了字典存储缓存，所以该函数的固定参数和关键字参数必须是可哈希的。

    @lru_cache(maxsize=100)  
def fibonacci(n):  
    if n < 2:  
        return n  
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)  
  
print(fibonacci(10))  # 输出 55  
print(fibonacci(10))  # 输出 55，不会重新计算


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    @functools.singledispatch
    实现只有第一个参数可接受不同类型的函数

    from functools import singledispatch


@singledispatch
def calculate_area(argument):
    raise NotImplementedError('Unsupported operand type')


@calculate_area.register(int)
def _(argument):
    return argument * argument


@calculate_area.register(str)
def _(argument):
    return int(argument) * int(argument)


print(calculate_area(5))  # 输出 25
print(calculate_area('6'))  # 输出 36

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    @contextlib.contextmanager
    它可以定义一个支持 with 语句上下文的工厂函数， 而不需要创建一个类或区 enter() 与 exit() 方法。

    import contextmanager
import time


def adds():
    for i in range(3):
        print(i)
        time.sleep(1)


@contextlib.contextmanager
def timing_context(func):
    start_time = time.time()

    try:
        func()
        yield 'runtime'  # 进入上下文 yield后面的值，就会赋在 with语句的as 后面
    finally:
        end_time = time.time()
        elapsed_time = end_time - start_time
        print(f"Elapsed time: {elapsed_time} seconds")


# 使用上下文管理器来测量代码块的执行时间
with timing_context(adds) as msg:
    # 模拟耗时操作
    print(msg)

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    10、 自定义常用的装饰器

    重试机制

    import functools
import time


def retries(max_retries=3, delay=1):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            retry_count = 0
            while retry_count < max_retries:
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except Exception as e:
                    print(f"Error: {func.__name__} failed with {e}. Retrying in {delay} seconds...")
                    retry_count += 1
                    time.sleep(delay)
            raise Exception(f"Error: {func.__name__} failed after {max_retries} retries.")

        return wrapper

    return decorator


@retries()
def some_function():
    # Some code that might fail.
    print('----------------')


@retries(max_retries=5, delay=3)
def another_function():
    # Some code that might fail.
    print('=============')
    raise


some_function()

another_function()

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    超时判断

    import time

import functools
from concurrent import futures

pool = futures.ThreadPoolExecutor(1)


def runtime(seconds):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            future = pool.submit(func, *args, **kw)
            return future.result(timeout=seconds)

        return wrapper

    return decorator


@runtime(3)
def request_http():
    time.sleep(2)
    return 111


res = request_http()
print(res)

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/u010442378/article/details/134080033