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  • Python 装饰器

     

     

    1、原函数有多个参数的情况,计算函数运行时间

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    import time
     
    def performance(f):
        def fn(*args,**kw):
            t1 = time.time()
            r=f(*args,**kw)
            t2 = time.time()
            print 'call %s() in %fs'%(f.__name__,(t2-t1))
            return r
        return fn
     
    @performance
    def factorial(n):
        return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
     
    print factorial(10)

    2、带参数的装饰器

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    原理:
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    def log(prefix):
        def log_decorator(f):
            def wrapper(*args, **kw):
                print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__)
                return f(*args, **kw)
            return wrapper
        return log_decorator
     
    @log('DEBUG')
    def test():
        pass
    print test()
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    实例代码:
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    上一节的@performance只能打印秒,请给 @performace 增加一个参数,允许传入's''ms'
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    import time
     
    def performance(unit):
        def unit_decorator(f):
            def wrapper(*args,**kw):
                t1 = time.time()
                r=f(*args,**kw)
                t2 = time.time()
         
                print 'call %s() in %fs %s'% (f.__name__,(t2-t1),unit)
                return r
            return wrapper
        return unit_decorator
         
     
    @performance('ms')
    def factorial(n):
        return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
     
    print factorial(10)

    3、将原函数属性(name、doc等)复制到warpper函数中

    原理:

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    import functools
    def log(f):
        @functools.wraps(f)
        def wrapper(*args, **kw):
            print 'call...'
            return f(*args, **kw)
        return wrapper

    实例:

    请思考带参数的@decorator,@functools.wraps应该放置在哪:

    @functools.wraps(f) 这句代码应该放置在函数 f 定义之后

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    import time, functools
     
    def performance(unit):
         
        def perf_decorator(f):
            @functools.wraps(f)
            def wrapper(*args,**kw):
                t1 = time.time()
                r=f(*args,**kw)
                t2 = time.time()
                print 'call %s() in %fs %s'% (f.__name__,(t2-t1),unit)
                return r
            return wrapper
        return perf_decorator   
     
    @performance('ms')
    def factorial(n):
        return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
     
    print factorial.__name__

    4、偏函数@functools.partial

    functools.partial能够减少函数的参数,少的参数需要在创建时指定默认值。

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    import functools
    int2 = functools.partial(int, base=2)
    int2('1000000')
    例子:
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    sorted(iterable, cmp = None, key = None, reverse = False),返回值为一个新的列表list
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    可以在sorted cmp参数位置传入自定义排序函数,用functools.partial可以把它简化。
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    代码1
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    import functools
    sorted_ignore_case = functools.partial(sorted, cmp=lambda s1, s2: cmp(s1.upper(), s2.upper()))
    print sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])

    (代码中s1.upper()都换成lower()也可以)

    代码2:

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    import functools
    sorted_ignore_case = functools.partial(sorted, key = str.lower)
    print sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
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