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我們在上一篇文章(Python實例來認識并發(fā)與并行)中用到了 @timer ，在函數(shù)定義時，加上一個小小的 @timer ，這樣，函數(shù)執(zhí)行結(jié)束后，就會自動在控制臺匯報自己運行的時間。
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比如下面這樣：
- @timer
- def piper():
- for i in range(10000):
- i = i * i ** 10
- piper()
- 輸出：
- timer: using 0.00600 s
實際上，這個計時器邏輯 @timer 是我們自己用 Python 中的修飾器特性[1]來實現(xiàn)的。
拆解邏輯
其實我們不用修飾器，自己也能實現(xiàn)計時的邏輯。
- def piper():
- for i in range(10000):
- i = i * i ** 10
- t = time.time() # 記錄函數(shù)開始時時間
- piper()
- print(f"timer: using {time.time() - t :.5f} s") # 獲取函數(shù)運行時間并打印
注意到我們執(zhí)行函數(shù)時，在其上下都包裹上了邏輯。如果我們希望函數(shù)自帶計時邏輯，那么為了包住原函數(shù)，只能去新定義一個函數(shù)。
- def time_wrapper(func):
- # func 是一個函數(shù)
- t = time.time()
- func()
- print(f"timer: using {time.time() - t :.5f} s")
- time_wrapper(piper)
- 輸出：
- timer: using 0.00600 s
我們想測試某一個函數(shù)運行時間時，將函數(shù)名輸入到 time_wrapper 里面就好。
更優(yōu)雅的改進
上述代碼顯然有缺點：
- 我們在編程時，心智負擔(dān)增大了;此外，代碼更冗長了
- 如果我們只是希望函數(shù)新增一個功能，顯然用 time_wrapper 是不行的，因為其并沒有改變 piper 本身
于是我們請出今天的主角 修飾器@wraps[2] 。
還用我們的 timer 舉例子，我們讓所有在 @timer 下的函數(shù)，都經(jīng)過如下處理：
- def timer(func):
- @wraps(func)
- def inner_func():
- t = time.time()
- rts = func()
- print(f"timer: using {time.time() - t :.5f} s")
- return rts
- return inner_func
以 piper 為例，我們經(jīng)歷了如下變化。
- @timer
- def 原始piper():
- for i in range(10000):
- i = i * i ** 10
實際上，當你再調(diào)用 piper 時，你的 piper 內(nèi)部邏輯早已變?yōu)椋?/p>
- def 當前piper():
- t = time.time()
- rts = 原始piper()
- print(f"timer: using {time.time() - t :.5f} s")
- return rts
總結(jié)
本文簡單與讀者朋友們「科普」一下修飾器，注意到我們這里實際上僅僅修飾了無參數(shù)的函數(shù)。其實，修飾器還有許多更加優(yōu)雅用途，比如傳入?yún)?shù) *args, **kwargs ，修飾類 __call__ 等用法。期待以后我遇到好的應(yīng)用場景，將經(jīng)驗分享給朋友們。
標題名稱：@wraps修飾器：讓你的Python代碼更加簡短可愛|從簡單實例來認識它
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