python 裝飾器最佳實踐

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首先要明白裝飾器是用來給函數(shù)增加額外功能的烹俗。

常用的工具函數(shù)

import time
from functools import wraps
import inspect
import sys
import logging

def timeit(func):
"""統(tǒng)計函數(shù)運行時間"""
t0 = time.perf_counter()
func()
return time.perf_counter() - t0

def count(func):
"""統(tǒng)計遞歸函數(shù)執(zhí)行次數(shù)"""
# @wraps(func)
def counted(args):
counted.call_count += 1
return func(
args)
counted.call_count = 0
return counted

def memorize(f):
"""緩存"""
cache = {}
@wraps(f)
def memorized(args):
if args not in cache:
cache[args] = f(
args)
return cache[args]
return memorized

def trace(func):
"""跟蹤函數(shù),便于查看過程。"""
def afunc(args):
print("call", func.name, "with", args)
v = func(
args)
print(func.name, "return ",v)
return v
return afunc

def main(fn):
"""@main ---> name == "main" """
if inspect.stack()[1][0].f_locals['name'] == 'main':
args = sys.argv[1:] # Discard the script name from command line
fn(*args) # Call the main function
return fn

帶參數(shù)的裝飾器

def logged(level, name=None, message=None):
def decorate(func):
logname = name if name else func.module
log = logging.getLogger(logname)
@wraps(func)
def wrapper(*args, *kwargs):
logmsg = "{}--call --{}".format(func.name, args)
log.log(level, logmsg)
return func(
args, **kwargs)
return wrapper
return decorate

統(tǒng)計調(diào)用次數(shù) 增加緩存 增加debug 功能态鳖。

@logged(logging.DEBUG)
@count
@memorize
def fib(x):
return x if x < 2 else fib(x-1) + fib(x-2)

print(fib(10), fib.dict)

非常好的實現(xiàn)

flask 和 bottle 中的路由綁定

將add_url_rule 進行了一層包裝,能夠很簡潔的使用裝飾器的語法來綁定路由

def route(self, rule, **options):
def decorator(f):
endpoint = options.pop('endpoint', None)
self.add_url_rule(rule, endpoint, f, **options)
return f
return decorator

@route('/')
def example():
pass

flask login 中的判斷是否登錄了院塞。函卒。

要注意的地方。 裝飾器本質(zhì)上是一個高階的函數(shù)钉稍,用來將函數(shù)包裹起來涤躲。

注意裝飾器使用的順序。

還有就是使用了裝飾器的話原函數(shù)的一些信息可能會丟掉嫁盲。需要通過一個方法

來將原函數(shù)的一些東西來綁定到新的上面篓叶。

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更多例子

https://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary

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