Python装饰器总结

装饰器是高阶函数,装饰器是对传入函数的功能增强。

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装饰器的副作用:原函数对象的属性都被替换了,而使用了装饰器,查看到的函数对象属性就变成装饰器的函数对象了,如果需要查被装饰的函数的属性?对用原函数的属性覆盖掉装饰器的属性。

解决方法:

通过copy_properties函数将被包装函数的属性覆盖掉包装函数,凡是被装饰的函数都需要更改函数的属性,可以将复制属性的函数做成装饰器函数。做成通用函数。

 

装饰器分为无参装饰器和带参装饰器。

 

带参装饰器,是一个函数,函数作为他的形参,返回值是一个不带参的装饰器函数,使用@functionname(参数列表)方式调用,可以看做在装饰器外层又加一层函数。

 

functools模块

1:functools.update_wrapper(wrapper,warpped,assigned =WRAPPER_ASSIGNMENTS,updated = WRAPPER_UPDATES)类似copy_properties功能。

  1)Wrapper 包装函数,被更新者,

  2)wrapped被包装函数、数据源

  3)元组WRAPPER_ASSIGNMENTS中是要被覆盖的属性‘__module__’,’__name__’,’__qualname__’,’__annotations__’,模块名,名称,限定名,文档,参数注解。

  4)元组WRAPPER_UPDATES中是要被更新的属性,__dict__属性字典

  5)增加一个__wrapped__属性,保留着wrapped函数

2:functools.wraps(warpped,assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS,updated= WRAPPER_UPDATES)类似copy_properties功能。

    1)wrapped被包装函数、数据源

    2)元组WRAPPER_ASSIGNMENTS中是要被覆盖的属性‘__module__’,’__name__’,’__qualname__’,’__annotations__’,模块名,名称,限定名,文档,参数注解。

    3)元组WRAPPER_UPDATES中是要被更新的属性,__dict__属性字典

    4)增加一个__wrapped__属性,保留着wrapped函数

3:reduce方法

refuce方法,可迭代对象不能位空:初始值没提供就在可迭代对象中取一个元素。

4:partial 方法

偏函数,报函数部分的参数固定下来,相当于为部分的参数添加了为一个固定的默认值,形成一个新的函数并返回。从partial生成的新函数,是对原函数的封装。

5:@dunctools.lur_cache(maxsize = 128,typed = false)

least-recently-used装饰器,如果maxsize设置为None,则禁用LRU功能,并且缓存可以无线增长。当maxsize是二的幂时,lru功能执行的最好。如果typed设置为Ture,则不同类型的函数参数将单独缓存。

lru_cache装饰器应用

1: 使用前提:同样的函数参数一定得到同样的结果,函数执行时间很长,且需要多次执行。

2: 本质时函数调用的参数----à返回值

3: 缺点:不支持缓存过期,key无法过期,失效,不支持清除操作,不支持分布式,是一个单机的缓存。

4:使用场景:单机上需要空间换时间的地方,可以使用缓存来将计算变成快速的查询。


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