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Python函數裝飾器的使用教程

典型的函數裝飾器

以下示例定義了一個裝飾器，輸出函數的運行時間：

函數裝飾器和閉包緊密結合，入參func代表被裝飾函數，通過自由變量綁定后，調用函數并返回結果。

使用clock裝飾器：

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))  # 6!指6的階乘

輸出結果：

這是裝飾器的典型行為：把被裝飾的函數換成新函數，二者接受相同的參數，而且返回被裝飾的函數本該返回的值，同時還會做些額外操作。

值得注意的是factorial()是個遞歸函數，從結果來看，每次遞歸都用到了裝飾器，打印了運行時間，這是因為如下代碼：

@clock
def factorial(n):
    return 1 if n  2 else n*factorial(n-1)

等價于：

def factorial(n):
    return 1 if n  2 else n*factorial(n-1)
    
factorial = clock(factorial)

factorial引用的是clock(factorial)函數的返回值，也就是裝飾器內部函數clocked，每次調用factorial(n)，執行的都是clocked(n)。

疊放裝飾器

@d1
@d2
def f():
    print("f")

等價于：

def f():
    print("f")

f = d1(d2(f))

參數化裝飾器

怎么讓裝飾器接受參數呢？答案是：創建一個裝飾器工廠函數，把參數傳給它，返回一個裝飾器，然后再把它應用到要裝飾的函數上。

示例如下：

registry = set()

def register(active=True):
    def decorate(func):
        print('running register(active=%s)->decorate(%s)'
              % (active, func))
        if active:
            registry.add(func)
        else:
            registry.discard(func)

        return func
    return decorate

@register(active=False)
def f1():
    print('running f1()')

# 注意這里的調用
@register()
def f2():
    print('running f2()')

def f3():
    print('running f3()')

register是一個裝飾器工廠函數，接受可選參數active默認為True，內部定義了一個裝飾器decorate并返回。需要注意的是裝飾器工廠函數，即使不傳參數，也要加上小括號調用，比如@register()。

再看一個示例：

import time

DEFAULT_FMT = '[{elapsed:0.8f}s] {name}({args}) -> {result}'

# 裝飾器工廠函數
def clock(fmt=DEFAULT_FMT):
    # 真正的裝飾器
    def decorate(func): 
        # 包裝被裝飾的函數
        def clocked(*_args):
            t0 = time.time()
            # _result是被裝飾函數返回的真正結果
            _result = func(*_args)  
            elapsed = time.time() - t0
            name = func.__name__
            args = ', '.join(repr(arg) for arg in _args) 
            result = repr(_result) 
            # **locals()返回clocked的局部變量
            print(fmt.format(**locals()))  
            return _result 
        return clocked  
    return decorate 

if __name__ == '__main__':

    @clock()  
    def snooze(seconds):
        time.sleep(seconds)

    for i in range(3):
        snooze(.123)

這是給典型的函數裝飾器添加了參數fmt，裝飾器工廠函數增加了一層嵌套，示例中一共有3個def。

標準庫中的裝飾器

Python內置了三個用于裝飾方法的函數：property、classmethod和staticmethod，這會在將來的文章中講到。本文介紹functools中的三個裝飾器：functools.wraps、functools.lru_cache和functools.singledispatch。

functools.wraps

Python函數裝飾器在實現的時候，被裝飾后的函數其實已經是另外一個函數了（函數名等函數屬性會發生改變），為了不影響，Python的functools包中提供了一個叫wraps的裝飾器來消除這樣的副作用（它能保留原有函數的名稱和函數屬性）。

示例，不加wraps：

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''decorator'''
        print('Calling decorated function...')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def example():
    """Docstring"""
    print('Called example function')

print(example.__name__, example.__doc__)
# 輸出wrapper decorator

加wraps：

import functools


def my_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''decorator'''
        print('Calling decorated function...')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def example():
    """Docstring"""
    print('Called example function')

print(example.__name__, example.__doc__)
# 輸出example Docstring

functools.lru_cache

lru是Least Recently Used的縮寫，它是一項優化技術，把耗時的函數的結果保存起來，避免傳入相同的參數時重復計算。

示例：

import functools

from clockdeco import clock

@functools.lru_cache()
@clock
def fibonacci(n):
    if n  2:
        return n
    return fibonacci(n-2) + fibonacci(n-1)

if __name__=='__main__':
    print(fibonacci(6))

優化了遞歸算法，執行時間會減半。

注意，lru_cache可以使用兩個可選的參數來配置，它的簽名如下：

functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)

maxsize：最大存儲數量，緩存滿了以后，舊的結果會被扔掉。
typed：如果設為True，那么會把不同參數類型得到的結果分開保存，即把通常認為相等的浮點數和整型參數（如1和1.0）區分開。

functools.singledispatch

Python3.4的新增語法，可以用來優化函數中的大量if/elif/elif。使用@singledispatch裝飾的普通函數會變成泛函數：根據第一個參數的類型，以不同方式執行相同操作的一組函數。所以它叫做single dispatch，單分派。

根據多個參數進行分派，就是多分派了。

示例，生成HTML，顯示不同類型的Python對象：

import html


def htmlize(obj):
    content = html.escape(repr(obj))
    return 'pre>{}/pre>'.format(content)

因為Python不支持重載方法或函數，所以就不能使用不同的簽名定義htmlize的變體，只能把htmlize變成一個分派函數，使用if/elif/elif，調用專門的函數，比如htmlize_str、htmlize_int等。時間一長htmlize會變得很大，跟各個專門函數之間的耦合也很緊密，不便于模塊擴展。

@singledispatch經過深思熟慮后加入到了標準庫，來解決這類問題：

from functools import singledispatch
from collections import abc
import numbers
import html

@singledispatch
def htmlize(obj):
    # 基函數 這里不用寫if/elif/elif來分派了
    content = html.escape(repr(obj))
    return 'pre>{}/pre>'.format(content)

@htmlize.register(str)
def _(text):
    # 專門函數
    content = html.escape(text).replace('\n', 'br>\n')
    return 'p>{0}/p>'.format(content)

@htmlize.register(numbers.Integral) 
def _(n):
    # 專門函數
    return 'pre>{0} (0x{0:x})/pre>'.format(n)

@htmlize.register(tuple)
@htmlize.register(abc.MutableSequence)
def _(seq):
    # 專門函數
    inner = '/li>\nli>'.join(htmlize(item) for item in seq)
    return 'ul>\nli>' + inner + '/li>\n/ul>'

@singledispatch裝飾了基函數。專門函數使用@base_function>>.register(type>>)裝飾，它的名字不重要，命名為_，簡單明了。

這樣編寫代碼后，Python會根據第一個參數的類型，調用相應的專門函數。

小結

本文首先介紹了典型的函數裝飾器：把被裝飾的函數換成新函數，二者接受相同的參數，而且返回被裝飾的函數本該返回的值，同時還會做些額外操作。接著介紹了裝飾器的兩個高級用法：疊放裝飾器和參數化裝飾器，它們都會增加函數的嵌套層級。最后介紹了3個標準庫中的裝飾器：保留原有函數屬性的functools.wraps、緩存耗時的函數結果的functools.lru_cache和優化if/elif/elif代碼的functools.singledispatch。