python 装饰器（三）：装饰器实例（一）

示例 7-15 定义了一个装饰器，它会在每次调用被装饰的函数时计时，然后把经过的时间、传入的参数和调用的结果打印出来。
示例 7-15　一个简单的装饰器，输出函数的运行时间

import time

def clock(func):

    def clocked(*args):  # ➊

        t0 = time.perf_counter()

        result = func(*args)  # ➋

        elapsed = time.perf_counter() - t0

        name = func.__name__

        arg_str = ', '.join(repr(arg) for arg in args)

        print('[%0.8fs] %s(%s) -> %r' % (elapsed, name, arg_str, result))

        return result

    return clocked #  ➌

❶ 定义内部函数 clocked，它接受任意个定位参数。
❷ 这行代码可用，是因为 clocked 的闭包中包含自由变量 func。
❸ 返回内部函数，取代被装饰的函数。示例 7-16 演示了 clock 装饰器的用法。
示例 7-16　使用 clock 装饰器

# clockdeco_demo.py

import time

from clockdeco import clock

@clock

def snooze(seconds):

    time.sleep(seconds)

@clock

def factorial(n):

    return 1 if n < 2 else n*factorial(n-1)

if __name__=='__main__':

    print('*' * 40, 'Calling snooze(.123)')

    snooze(.123)

    print('*' * 40, 'Calling factorial(6)')

    print('6! =', factorial(6))

运行示例 7-16 得到的输出如下：

$ python3 clockdeco_demo.py

**************************************** Calling snooze(123)

[0.12405610s] snooze(.123) -> None

**************************************** Calling factorial(6)

[0.00000191s] factorial(1) -> 1

[0.00004911s] factorial(2) -> 2

[0.00008488s] factorial(3) -> 6

[0.00013208s] factorial(4) -> 24

[0.00019193s] factorial(5) -> 120

[0.00026107s] factorial(6) -> 720

6! = 720

工作原理
记得吗，如下代码

@clock

def factorial(n):

    return 1 if n < 2 else n*factorial(n-1)

其实等价于：

def factorial(n):

    return 1 if n < 2 else n*factorial(n-1)

factorial = clock(factorial)

因此，在两个示例中，factorial 会作为 func 参数传给 clock（参见示例 7-15）。然后， clock 函数会返回 clocked 函数，Python 解释器在背后会把 clocked 赋值给 factorial。
其实，导入clockdeco_demo 模块后查看 factorial 的 __name__ 属性，会得到如下结果：

>>> import clockdeco_demo

>>> clockdeco_demo.factorial.__name__

'clocked'

>>>

所以，现在 factorial 保存的是 clocked 函数的引用。自此之后，每次调用 factorial(n)，执行的都是 clocked(n)。clocked 大致做了下面几件事。

(1) 记录初始时间 t0。
(2) 调用原来的 factorial 函数，保存结果。
(3) 计算经过的时间。
(4) 格式化收集的数据，然后打印出来。
(5) 返回第 2 步保存的结果。

这是装饰器的典型行为：把被装饰的函数替换成新函数，二者接受相同的参数，而且（通常）返回被装饰的函数本该返回的值，同时还会做些额外操作。

示例 7-15 中实现的 clock 装饰器有几个缺点：不支持关键字参数，而且遮盖了被装饰函数的 __name__ 和 __doc__ 属性。示例 7-17 使用

functools.wraps 装饰器把相关的属性从 func 复制到 clocked 中。此外，这个新版还能正确处理关键字参数。
示例 7-17　改进后的 clock 装饰器

# clockdeco2.py

import time

import functools

def clock(func):

    @functools.wraps(func)

    def clocked(*args, **kwargs):

        t0 = time.time()

        result = func(*args, **kwargs)

        elapsed = time.time() - t0

        name = func.__name__

        arg_lst = []

        if args:

            arg_lst.append(', '.join(repr(arg) for arg in args))

        if kwargs:

            pairs = ['%s=%r' % (k, w) for k, w in sorted(kwargs.items())]

            arg_lst.append(', '.join(pairs))

        arg_str = ', '.join(arg_lst)

        print('[%0.8fs] %s(%s) -> %r ' % (elapsed, name, arg_str, result))

        return result

    return clocked

functools.wraps 只是标准库中拿来即用的装饰器之一。下一节将介绍 functools 模块中最让人印象深刻的两个装饰器：lru_cache 和singledispatch。

巴特西

python 装饰器（三）：装饰器实例（一）

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