Python之函数装饰器

一、什么是函数装饰器

1.函数装饰器是Python提供的一种增强函数功能的标记函数;

2.装饰器是可调用的函数对象,其参数是另一个函数(被装饰的函数);

二、函数装饰器的执行时机

函数装饰器在被装饰函数编译解析之后直接执行,装饰器是按照从上到下执行的;
函数装饰器内部定义的返回函数依附在装饰器的执行环境中;
函数装饰器每次执行都会生成新的返回函数;

import sys def dec1(m): print(f'{sys._getframe().f_code.co_name} is execute, arg {m.__name__}') def newm1(): print(f'{sys._getframe().f_code.co_name}') return newm1; @dec1 def m1(): print(f'{sys._getframe().f_code.co_name}') @dec1 def m11(): print(f'{sys._getframe().f_code.co_name}') if __name__ == '__main__': print(m1) print(m11) print(f'm1==m11:{m1==m11}') # dec1 is execute, arg m1 # dec1 is execute, arg m11 # <function dec1.<locals>.newm1 at 0x7fdfa97d9160> # <function dec1.<locals>.newm1 at 0x7fdfa97d91f0> # m1==m11:False 

三、变量作用域

Python中将变量声明和赋值操作合一,很容易导致函数局部变量覆盖函数外的变量

b=6 def f(): print(b) f() # 6 
b=6 def f(): print(b) b = 9 f() # UnboundLocalError: local variable 'b' referenced before assignment 

通过生成的字节码可以看到两者对变量b的处理的差异,前者直接LOAD_GLOBAL,后者是LOAD_FAST,但是给b赋值却在print之后导致报错;

from dis import dis b=6 def f(): print(b) # b = 9 dis(f) # 5 0 LOAD_GLOBAL 0 (print) # 2 LOAD_GLOBAL 1 (b) # 4 CALL_FUNCTION 1 # 6 POP_TOP # 8 LOAD_CONST 0 (None) # 10 RETURN_VALUE 
from dis import dis b=6 def f(): print(b) b = 9 # 5 0 LOAD_GLOBAL 0 (print) # 2 LOAD_FAST 0 (b) # 4 CALL_FUNCTION 1 # 6 POP_TOP # 6 8 LOAD_CONST 1 (9) # 10 STORE_FAST 0 (b) # 12 LOAD_CONST 0 (None) # 14 RETURN_VALUE 

可以使用global来强制声明b是全局变量,然后就可以重新赋值了;

b=6 def f(): global b print(b) b = 9 f() # 6 

四、闭包

闭包是是指可以访问非在函数体内定义的非全局变量的函数;
通过函数的__code__及__closure__可以看到局部变量和自由变量及闭包的情况;

def makesum(): sum = [0] def s(val): sum[0] += val return sum[0] return s s = makesum() print(s(1)) print(s(2)) print(s.__code__.co_varnames) print(s.__code__.co_freevars) print(s.__closure__) print(s.__closure__[0].cell_contents) # 1 # 3 # ('val',) # ('sum',) # (<cell at 0x7f63321f1b20: list object at 0x7f63321e8a00>,) # [3] 

基于三中Python变量作用域的缘故,上边的sum只能使用列表对象,python提供的nonlocal关键字可以直接使用int类型的变量;

def makesum(): sum = 0 def s(val): nonlocal sum sum += val return sum return s s = makesum() print(s(1)) print(s(2)) print(s.__code__.co_varnames) print(s.__code__.co_freevars) print(s.__closure__) print(s.__closure__[0].cell_contents) # 1 # 3 # ('val',) # ('sum',) # (<cell at 0x7f73e6a4ab20: int object at 0x7f73e6b47970>,) # 3 

五、保留函数的元数据

函数装饰器默认会使用返回的函数完全取代被装饰的函数,这样可能会导致序列化或者开发工具智能提示的问题;可以使用functools.wraps来保留原始函数的标准属性(namemodule、__annotations__等);

import functools def dec(func): def real(): '''this is real function''' pass return real def wrapsdec(func): @functools.wraps(func) def real(): '''this is real function''' pass return real @dec def max(nums): '''this is max function''' pass @wrapsdec def sum(nums): '''this is sum function''' print(max) print(max.__name__) print(max.__doc__) print(help(max)) print() print(sum) print(sum.__name__) print(sum.__doc__) print(help(sum)) # <function dec.<locals>.real at 0x7f1bfd4241f0> # real # this is real function # Help on function real in module __main__: # # real() # this is real function # # None # # <function sum at 0x7f1bfd424280> # sum # this is sum function # Help on function sum in module __main__: # # sum(nums) # this is sum function # # None 

六、支持关键字参数、位置参数

由于函数装饰器可以应用到各种函数上,可以支持位置参数和关键字参数;

def dec(func): def real(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) return result return real @dec def sum(*nums, **kwargs): s = 0 for n in nums: s = s + n for a in kwargs.values(): s = s + a return s print(sum(1,2,3,first=1)) 

七、使用lru_cache缓存函数执行结果

lru_cache内部使用函数的参数作为key,使用dict进行缓存执行结果,减少重复计算;
默认支持缓存128条记录,超过后采用LRU方式丢弃多余记录;
需要注意执行中不要改变参数,否则会影响字典key的有效性;

from functools import lru_cache @lru_cache() def fibonacci(n): print(f'fibonacci({n})') if n<2: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) print(fibonacci(6)) # fibonacci(6) # fibonacci(5) # fibonacci(4) # fibonacci(3) # fibonacci(2) # fibonacci(1) # fibonacci(0) # 8 

八、使用singledispatch实现泛型函数

python不支持方法或者函数的重载,我们无法单独定义不同参数类型的同名函数;
singledispatch提供了这样一种能力,其通过注册具体的参数类型和关联的函数;
我们可以在自己的模块定义自己的类型,并实现自己的自定义函数;

import math import numbers from functools import singledispatch @singledispatch def absall(obj): return abs(obj) @absall.register(numbers.Number) def numabs(num): return abs(num) @absall.register(numbers.Complex) def cabs(c): return math.sqrt(c.real*c.real + c.imag* c.imag) class Line: def __init__(self, startx, starty, endx, endy): self.startx = startx self.starty = starty self.endx = endx self.endy = endy @absall.register(Line) def lineabs(line): y =line.endy - line.starty x = line.endx - line.startx return math.sqrt(x*x + y*y) print(absall(-1.1)) print(absall(3+4j)) l = Line(1,2,4,6) print(absall(l)) # 1.1 # 5.0 # 5.0 

九、通过参数控制函数装饰器的行为

函数装饰器本身不支持传递参数,解析源代码的时候,python会将被装饰的函数对象作为第一个参数传递给装饰器;

我们可以通过在函数装饰器外再嵌套一个函数工厂来承载装饰特定函数的时候设置的参数;

 def accesscontrol(checkuser=True, updatesession=True): def dec(func): def checkuserf(): print('check user') return True def updatesessionf(): print('update session') return True def access(): if checkuser: checkuserf() if updatesession: updatesessionf() func() return access return dec @accesscontrol() def pushitem(): print('pushitem') return True @accesscontrol(checkuser=False) def getitem(): print('getitem') return True # pushitem() # print() # getitem() # # check user # update session # pushitem # # update session # getitem 
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