来源:麦叔编程
作者:麦叔
对于Python学习者,一旦过了入门阶段,你几乎一定会用到Python的装饰器。
它经常使用在很多地方,比如Web开发,日志处理,性能搜集,权限控制等。
还有一个极其重要的地方,那就是面试的时候。对,装饰器是面试中最常见的问题之一!
抛出问题
看这段代码:
def step1(): print('step1.......') def step2(): print('step2......') def step3(): print('step3......')
step1()
step2()
step3()
代码中定义了3个函数,然后分别调用这3个函数。假设,我们发现代码运行很慢,我们想知道每个函数运行分别花了多少时间。
我们可以在每个函数中添加计时的代码:
下面的例子只在step1中添加了相关代码作为示例,你可以自行给step2和step3添加相关代码。
import time def step1(): start = time.time()
print('step1.......')
end = time.time()
used = end - start
print(used) def step2(): print('step2......') def step3(): print('step3......')
step1()
step2()
step3()
这个方法可行!但用你的脚指头想想也会觉得,这个方法很繁琐,很笨拙,很危险!
这里只有3个函数,如果有30个函数,那不是要死人啦。万一修改的时候不小心,把原来的函数给改坏了,面子都丢光了,就要被人BS了!
一定有一个更好的解决方法!
更好的解决方法是使用装饰器。
装饰器并没有什么高深的语法,它就是一个实现了给现有函数添加装饰功能的函数,仅此而已!
import time def timer(func): '''统计函数运行时间的装饰器''' def wrapper(): start = time.time()
func()
end = time.time()
used = end - start
print(f'{func.__name__} used {used}')
return wrapper def step1(): print('step1.......') def step2(): print('step2......') def step3(): print('step3......')
timed_step1 = timer(step1)
timed_step2 = timer(step2)
timed_step3 = timer(step3)
timed_step1()
timed_step2()
timed_step3()
上面的timer函数就是个装饰器。
简单说就是把原来的函数给包了起来,在不改变原函数代码的情况下,在外面起到了装饰作用,这就是传说中的装饰器。它其实就是个普通的函数。
如果你觉得有点懵逼,需要加强一些对Python函数的理解。函数:
可以作为参数传递
可以作为返回值
也可以定义在函数内部
然后,我们不再直接调用step1, 而是:
timed_step1 = timer(step1) timed_step1()
简洁点,也可以这样写:
timer(step1)() timer(step2)() timer(step3)()
这样可以在不修改原有函数代码的情况下,给函数添加了装饰性的新功能。
但是仍然需要修改调用函数的地方,看起来还不够简洁。有没有更好的办法呢?当然是有的!
我们可以在被装饰的函数前使用@符号指定装饰器。这样就不用修改调用的地方了,这个世界清净了。下面的代码和上一段代码功能一样。在运行程序的时候,Python解释器会根据@标注自动生成装饰器函数,并调用装饰器函数。
import time def timer(func): '''统计函数运行时间的装饰器''' def wrapper(): start = time.time()
func()
end = time.time()
used = end - start
print(f'{func.__name__} used {used}')
return wrapper @timer def step1(): print('step1.......') @timer def step2(): print('step2......') @timer def step3(): print('step3......')
step1()
step2()
step3()
到了这里,装饰器的核心概念就讲完了。
剩下的基本都是在不同场合下的应用。如果你是大忙人,不想学的太深,可以搜藏本文章,以后再回来看。
上面是一个最简单的例子,被装饰的函数既没有参数,也没有返回值。下面来看有参数和返回值的情况。
我们把step1修改一下,传入一个参数,表示要走几步。
import time def timer(func): '''统计函数运行时间的装饰器''' def wrapper(): start = time.time()
func()
end = time.time()
used = end - start
print(f'{func.__name__} used {used}')
return wrapper @timer def step1(num): print(f'我走了#{num}步')
step1(5)
再去运行,就报错了:
TypeError: wrapper() takes 0 positional arguments but 1 was given
这是因为,表面上我们写的是step1(5),实际上Python是先调用wrapper()函数。这个函数不接受参数,所以报错了。
为了解决这个问题,我们只要给wrapper加上参数就可以。
import time def timer(func): '''统计函数运行时间的装饰器''' def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time()
func(*args, **kwargs)
end = time.time()
used = end - start
print(f'{func.__name__} used {used}')
return wrapper
如果被装饰的函数func有返回值,wrapper也只需把func的返回值返回就可以了。
import time def timer(func): '''统计函数运行时间的装饰器''' def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time()
ret_value = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
used = end - start
print(f'{func.__name__} used {used}')
return ret_value
return wrapper @timer def add(num1, num2): return num1 + num2
sum = add(5, 8)
print(sum)
这里我新加了一个add函数,计算两个数之和。
在wrapper函数中,我们先保存了func的返回值到ret_value,然后在wrapper的最后返回这个值就可以了。
到这里,你又进了一步,你可以击败88.64%的Python学习者了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31本人基本情况: 学校及专业:厦门大学经济学院应用统计 实习经历:快手数据分析、字节数据分析、百度数据分析 Offer情况:北京 ...
2025-01-3001专家简介 徐杨老师,CDA数据科学研究院教研副总监,主要负责CDA认证项目以及机器学习/人工智能类课程的研发与授课,负责过中 ...
2025-01-29