python中裝飾器函數的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、如何理解Python裝飾器
• 2、推薦 8 個炫酷的 Python 裝飾器
• 3、python裝飾器使用

如何理解Python裝飾器

簡言之，打個比方，我寫了一個python的插件，提供給用戶使用，但是在使用的過程中我添加了一些功能，可是又不希望用戶改變調用的方式，那麼該怎麼辦呢？這個時候就用到了裝飾器。

python裝飾器就是用於拓展原來函數功能的一種函數，這個函數的特殊之處在於它的返回值也是一個函數，使用python裝飾器的好處就是在不用更改原函數的代碼前提下給函數增加新的功能。一般而言，我們要想拓展原來函數代碼，比較直接的辦法就是侵入代碼裡面修改。

而且裝飾器是程序開發中經常會用到的一個功能，用好了裝飾器，開發效率如虎添翼，所以這也是Python面試中必問的問題，但對於好多小白來講，這個功能有點繞，自學時直接繞過去了，然後面試問到了就掛了，因為裝飾器是程序開發的基礎知識，不懂就太說不過去啦。

講完裝飾器，相信大家對於Python的發展前景也比較感興趣，隨着人工智能的發展，Python作為人工智能的首選語言，自然也是發展得如火如荼。現在入行，肯定是一個好時機！

推薦 8 個炫酷的 Python 裝飾器

1、 lru_cache

這個裝飾器來自functools模塊。該模塊包含在標準庫中，非常易於使用。它還包含比這個裝飾器更酷的功能，但這個裝飾器是非常受人喜歡的。此裝飾器可用於使用緩存加速函數的連續運行。當然，這應該在使用時記住一些關於緩存的注意事項，但在通用使用情況下，大多數時候這個裝飾器都是值得使用的。

2、JIT

JIT是即時編譯的縮寫。通常每當我們在Python中運行一些代碼時，發生的第一件事就是編譯。這種編譯會產生一些開銷，因為類型被分配了內存，並存儲為未分配但已命名的別名，使用即時編譯，我們在執行時才進行編譯。

在很多方面，我們可以將其視為類似於並行計算的東西，其中Python解釋器同時處理兩件事以節省時間。Numba JTI編譯器因將這一概念提到Python中而聞名，可以非常輕鬆地調用此裝飾器，並立即提高代碼的性能。Numba包提供了JIT裝飾器，它使運行更密集的軟件變得更加容易，而不必進入C。

3、do_twice

do_twice裝飾器的功能與它的名字差不多。此裝飾器可用於通過一次調用運行兩次函數，對調試特別有用。它可以用於測量兩個不同迭代的功能。

4、count_calls

count_calls裝飾器可用於提供有關函數在軟件中使用多少次的信息。與do_twice一樣，對調試也特別有用。

5、dataclass

為了節省編寫類的時間，推薦使用dataclass裝飾器。這個裝飾器可用於快速編寫類中常見的標準方法，這些方法通常會在我們編寫的類中找到。

6、singleton

singleton是一個單例裝飾器。通常，單例裝飾器是由用戶自己編寫的，實際上並不是導入的。

7、use_unit

在科學計算中經常派上用場的一種裝飾器是use_unit裝飾器。此裝飾器可用於更改返回結果的表示單位。這對於那些不想在數據中添加度量單位但仍希望人們知道這些單位是什麼的人很有用。這個裝飾器可不是在任何模塊中真正有用，但它是非常常見的，對科學應用程序非常有用。

python裝飾器使用

裝飾器是從英文decorator翻譯過來的，從字面上來看就是對某個東西進行修飾，增強被修飾物的功能，下面我們對裝飾器做下簡單介紹。

一、怎麼編寫裝飾器

裝飾器的實現很簡單，本質是一個可調用對象，可以是函數、方法、對象等，它既可以裝飾函數也可以裝飾類和方法，為了簡單說明問題，我們實現一個函數裝飾器，如下代碼：

有了這個裝飾器，我們就可以打印出什麼時候開始和結束調用函數，對於排查函數的調用鏈非常方便。

二、帶參數的裝飾器

上面的例子無論什麼時候調用sum都會輸出信息，如果我們需要按需輸出信息怎麼實現呢，這時就要用到帶參數的裝飾器了，如下代碼：

對sum使用裝飾器時沒有參數，這時debug為0，所以調用sum時不會輸出函數調用相關信息。

對multi使用裝飾器時有參數，這時debug為1，所以調用multi時會輸出函數調用相關信息。

三、函數名字問題

當我們打印被裝飾後的函數名字時，不知道大家有沒發現輸出的不是函數本身的名字，如下代碼會輸出‘wrap’而不是‘sum’：

有時這種表現並不是我們想要的，我們希望被裝飾後的函數名字還是函數本身，那要怎麼實現呢？很簡單，只需要引入functools.wraps即可，如下代碼就會輸出‘sum’了：

看完後是不是覺得python裝飾器很簡單，只要了解它的本質，怎麼寫都行，有好多種玩法呢。