17 | python中的装饰器

python中的装饰器

函数核心回顾

1.函数是Python中的一等公民，函数也是对象。可以把函数赋值给变量。

def func(message):
    print('Got a message: {}'.format(message))
send_message = func
send_message('hello world')

Got a message: hello world

2.函数可以作为参数，传入到另一个函数中：

def get_message(message):
    return 'Got a message: ' + message


def root_call(func, message):
    print(func(message))
    
root_call(get_message, 'hello world')


Got a message: hello world

3.函数里可以定义函数：


def func(message):
    def get_message(message):
        print('Got a message: {}'.format(message))
    return get_message(message)

func('hello world')

Got a message: hello world

4.函数的返回值可以是函数对象（闭包）


def func_closure():
    def get_message(message):
        print('Got a message: {}'.format(message))
    return get_message

send_message = func_closure()
send_message('hello world')


Got a message: hello world

这里，函数 func_closure() 的返回值是函数对象 get_message() 本身，之后，我们将其赋予变量 send_message，
再调用 send_message(‘hello world’)，最后输出了'Got a message: hello world'。

装饰器


def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print('wrapper of decorator')
        func()
    return wrapper

def greet():
    print('hello world')

greet1 = my_decorator(greet)
greet1()

wrapper of decorator
hello world

这里的 greet1 指向warpper函数，warpper函数内有对原函数的调用，之后再进行调用greet1()， 后两行代码可以简写为：

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print('wrapper of decorator')
        func()
    return wrapper

@my_decorator
def greet():
    print("hello world")

greet()

wrapper of decorator
hello world
带参数的装饰器

def repeat(num):
    def my_decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for i in range(num):
                print('wrapper of decorator')
                func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return my_decorator


@repeat(4)
def greet(message):
    print(message)

greet('hello world')
原函数还是原函数吗？
greet.__name__

help(greet)

Help on function wrapper in module __main__:

wrapper()

可见，原函数在装饰后，已经被被wrapper函数取代了。为了解决这个问题，我们通常使用内置的装饰器@functools.wrap，它会帮助保留原函数的元信息（也就是将原函数的元信息，拷贝到对应的装饰器函数里）。


import functools

def my_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('wrapper of decorator')
        func(*args, **kwargs)
    return wrapper
    
@my_decorator
def greet(message):
    print(message)

greet.__name__

'greet'

类装饰器

类也可以作为装饰器。类装饰器主要依赖于函数call()，每当你调用一个类的示例时，函数call()就会被执行一次。


class Count:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.num_calls = 0

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.num_calls += 1
        print('num of calls is: {}'.format(self.num_calls))
        return self.func(*args, **kwargs)

@Count
def example():
    print("hello world")

example()
example()

num of calls is: 1
hello world
num of calls is: 2
hello world

装饰器嵌套


@decorator1
@decorator2
@decorator3
def func():
    ...

执行顺序从里到外，所以上面的语句也等效于下面这行代码：

decorator1(decorator2(decorator3(func)))


import functools

def my_decorator1(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('execute decorator1')
        func(*args, **kwargs)
    return wrapper


def my_decorator2(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('execute decorator2')
        func(*args, **kwargs)
    return wrapper


@my_decorator1
@my_decorator2
def greet(message):
    print(message)


greet('hello world')

实例：身份认证

首先是最常见的身份认证的应用。这个很容易理解，举个最常见的例子，你登录微信，需要输入用户名密码，然后点击确认，这样，服务器端便会查询你的用户名是否存在、是否和密码匹配等等。如果认证通过，你就可以顺利登录；如果不通过，就抛出异常并提示你登录失败。再比如一些网站，你不登录也可以浏览内容，但如果你想要发布文章或留言，在点击发布时，服务器端便会查询你是否登录。如果没有登录，就不允许这项操作等等。


import functools

def authenticate(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        request = args[0]
        if check_user_logged_in(request): # 如果用户处于登录状态
            return func(*args, **kwargs) # 执行函数post_comment() 
        else:
            raise Exception('Authentication failed')
    return wrapper
    
@authenticate
def post_comment(request, ...)
    ...

这段代码中，我们定义了装饰器 authenticate；而函数 post_comment()，则表示发表用户对某篇文章的评论。每次调用这个函数前，都会先检查用户是否处于登录状态，如果是登录状态，则允许这项操作；如果没有登录，则不允许。

实例2：日志记录

日志记录同样是很常见的一个案例。在实际工作中，如果你怀疑某些函数的耗时过长，导致整个系统的 latency（延迟）增加，所以想在线上测试某些函数的执行时间，那么，装饰器就是一种很常用的手段。
日志记录同样是很常见的一个案例。在实际工作中，如果你怀疑某些函数的耗时过长，导致整个系统的 latency（延迟）增加，所以想在线上测试某些函数的执行时间，那么，装饰器就是一种很常用的手段。


import time
import functools

def log_execution_time(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter()
        res = func(*args, **kwargs)
        end = time.perf_counter()
        print('{} took {} ms'.format(func.__name__, (end - start) * 1000))
        return res
    return wrapper
    
@log_execution_time
def calculate_similarity(items):
    ...

实例3：输入合理性检查

在大型公司的机器学习框架中，我们调用机器集群进行模型训练前，往往会用装饰器对其输入（往往是很长的 json 文件）进行合理性检查。这样就可以大大避免，输入不正确对机器造成的巨大开销。


import functools

def validation_check(input):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs): 
        ... # 检查输入是否合法
    
@validation_check
def neural_network_training(param1, param2, ...):
    ...

实例3：输入合理性检查

关于缓存装饰器的用法，其实十分常见，这里我以 Python 内置的 LRU cache 为例来说明.
LRU cache，在 Python 中的表示形式是@lru_cache。@lru_cache会缓存进程中的函数参数和结果，当缓存满了以后，会删除 least recenly used 的数据。
正确使用缓存装饰器，往往能极大地提高程序运行效率。为什么呢？我举一个常见的例子来说明。
大型公司服务器端的代码中往往存在很多关于设备的检查，比如你使用的设备是安卓还是 iPhone，版本号是多少。这其中的一个原因，就是一些新的 feature，往往只在某些特定的手机系统或版本上才有（比如 Android v200+）。
这样一来，我们通常使用缓存装饰器，来包裹这些检查函数，避免其被反复调用，进而提高程序运行效率，比如写成下面这样：


@lru_cache
def check(param1, param2, ...) # 检查用户设备类型，版本号等等
    ...

这节课，我们一起学习了装饰器的概念及用法。所谓的装饰器，其实就是通过装饰器函数，来修改原函数的一些功能，使得原函数不需要修改。
这里就充分体现出，函数也是对象的思想。装饰器，使得函数可以像字符、列表等其他数据结构对象一样，可以被一个方法操作。
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