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大家好，我是Bryce~
这次分享一下python中 6个 常用的装饰器，包括@timer、@memoize、@property等。
在Python中，装饰器是一种函数，用于修改其他函数的功能。装饰器允许您在不修改原始函数代码的情况下，添加额外的功能或修改函数的行为。这种能力使得装饰器成为Python中强大而灵活的工具。
1.
@timer
@timer
装饰器用于计算函数执行的时间。这对于性能分析和调试非常有用。
import time
deftimer(func):
defwrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"Function {func.__name__} executed in {(end_time - start_time):.2f} seconds")
return result
return wrapper
@timer
defheavy_task():
# 模拟耗时操作
time.sleep(2)
heavy_task() # 输出函数执行时间
2.
@memoize
@memoize
装饰器用于缓存函数的返回值，以避免重复计算相同的输入。这可以显著提高函数的性能，特别是在需要频繁调用且计算成本高昂的函数时。
defmemoize(func):
cache = {}
defwrapper(*args):
if args notin cache:
cache[args] = func(*args)
return cache[args]
return wrapper
@memoize
deffibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10)) # 输出: 55，第10个斐波那契数
3.
@property
@property
装饰器用于将方法转换为属性，使得可以像访问属性一样访问方法，而不是调用方法。
classCircle:
def__init__(self, radius):
self.radius = radius
@property
defarea(self):
return3.14 * self.radius ** 2
# 访问属性而不是调用方法
circle = Circle(5)
print(circle.area) # 输出: 78.5
4.
@abstractmethod
@abstractmethod
装饰器用于定义抽象方法，这些方法在基类中声明但在子类中必须实现。如果子类没有实现抽象方法，将会引发错误。
from abc import ABC, abstractmethod
classShape(ABC):
@abstractmethod
defarea(self):
pass
classSquare(Shape):
def__init__(self, side):
self.side = side
defarea(self):
return self.side ** 2
# 子类必须实现抽象方法
square = Square(4)
print(square.area()) # 输出: 16
5.
@functools.wraps
@functools.wraps
装饰器用于将装饰器的元数据复制到被装饰的函数上，这样可以保留原始函数的名称、文档字符串等属性。
import functools
defmy_decorator(func):
@functools.wraps(func)
defwrapper(*args, **kwargs):
print("Something is happening before the function is called.")
result = func(*args, **kwargs)
print("Something is happening after the function is called.")
return result
return wrapper
@my_decorator
defsay_hello():
"""A simple function that returns 'Hello'."""
return"Hello"
# 保留原始函数的元数据
print(say_hello.__name__) # 输出: say_hello
print(say_hello.__doc__) # 输出: A simple function that returns 'Hello'.
6. 自定义装饰器
除了Python提供的内置装饰器外，还可以自定义装饰器来满足特定需求。下面是一个简单的示例，用于记录函数的执行时间。
import time
defcalculate_time(func):
defwrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")
return result
return wrapper
@calculate_time
defheavy_task():
# 模拟耗时操作
time.sleep(2)
heavy_task() # 输出执行时间
总结
装饰器是Python中强大的功能之一，它们允许我们以一种简洁而优雅的方式修改函数的行为。通过使用装饰器，我们可以轻松地添加日志记录、性能分析、缓存等功能，而无需修改原始函数的代码。因此，掌握装饰器的使用方法对于成为高效的Python开发人员至关重要。
你好！我是Bryce，自学从机械专业转行大厂数据分析。转正半年被主管破格提拔晋升一级，目前是某项目数据业务负责人。日常输出数分技术、AI编程、职场认知相关内容，欢迎交流！
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