十个简单但很有用的个简Python装饰器

作者：Gabe A, M.Sc 2023-08-02 16:14:04开发 前端 装饰器（Decorators）是Python中一种强大而灵活的功能，用于修改或增强函数或类的单但的行为。装饰器本质上是有用一个函数，它接受另一个函数或类作为参数，饰器并返回一个新的个简函数或类。它们通常用于在不修改原始代码的单但的情况下添加额外的功能或功能。

装饰器（Decorators）是有用Python中一种强大而灵活的功能，用于修改或增强函数或类的饰器行为。装饰器本质上是个简一个函数，它接受另一个函数或类作为参数，单但的并返回一个新的有用函数或类。它们通常用于在不修改原始代码的饰器情况下添加额外的功能或功能。

装饰器的个简语法使用@符号，将装饰器应用于目标函数或类。单但的下面我们将介绍10个非常简单但是有用却很有用的自定义装饰器。

1、@timer:测量执行时间

优化代码性能是非常重要的。@timer装饰器可以帮助我们跟踪特定函数的执行时间。通过用这个装饰器包装函数，我可以快速识别瓶颈并优化代码的关键部分。下面是它的工作原理:

import time  def timer(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        start_time = time.time()        result = func(*args, **kwargs)        end_time = time.time()        print(f"{ func.__name__} took { end_time - start_time:.2f} seconds to execute.")        return result    return wrapper @timer def my_data_processing_function():    # Your data processing code here

将@timer与其他装饰器结合使用，可以全面地分析代码的性能。

2、@memoize:缓存结果

在数据科学中，我们经常使用计算成本很高的函数。@memoize装饰器帮助我缓存函数结果，避免了相同输入的冗余计算，显著加快工作流程:

def memoize(func):    cache = { }  def wrapper(*args):        if args in cache:            return cache[args]        result = func(*args)        cache[args] = result        return result    return wrapper @memoize def fibonacci(n):    if n <= 1:        return n    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

在递归函数中也可以使用@memoize来优化重复计算。

3、@validate_input:数据验证

数据完整性至关重要，@validate_input装饰器可以验证函数参数，确保它们在继续计算之前符合特定的标准:

def validate_input(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        # Your data validation logic here        if valid_data:            return func(*args, **kwargs)        else:            raise ValueError("Invalid data. Please check your inputs.")  return wrapper @validate_input def analyze_data(data):    # Your data analysis code here

可以方便的使用@validate_input在数据科学项目中一致地实现数据验证。

4、@log_results:日志输出

在运行复杂的数据分析时，跟踪每个函数的输出变得至关重要。@log_results装饰器可以帮助我们记录函数的结果，以便于调试和监控:

def log_results(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        result = func(*args, **kwargs)        with open("results.log", "a") as log_file:            log_file.write(f"{ func.__name__} - Result: { result}\n")        return result  return wrapper @log_results def calculate_metrics(data):    # Your metric calculation code here

将@log_results与日志库结合使用，以获得更高级的日志功能。

5、@suppress_errors:优雅的错误处理

数据科学项目经常会遇到意想不到的错误，可能会破坏整个计算流程。@suppress_errors装饰器可以优雅地处理异常并继续执行:

def suppress_errors(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        try:            return func(*args, **kwargs)        except Exception as e:            print(f"Error in { func.__name__}: { e}")            return None  return wrapper @suppress_errors def preprocess_data(data):    # Your data preprocessing code here

@suppress_errors可以避免隐藏严重错误，还可以进行错误的详细输出，便于调试。

6、@validate_output:确保质量结果

确保数据分析的质量至关重要。@validate_output装饰器可以帮助我们验证函数的输出，确保它在进一步处理之前符合特定的标准:

def validate_output(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        result = func(*args, **kwargs)        if valid_output(result):            return result        else:            raise ValueError("Invalid output. Please check your function logic.")  return wrapper @validate_output def clean_data(data):    # Your data cleaning code here

这样可以始终为验证函数输出定义明确的标准。

7、@retry:重试执行

@retry装饰器帮助我在遇到异常时重试函数执行，确保更大的弹性:

import time  def retry(max_attempts, delay):    def decorator(func):        def wrapper(*args, **kwargs):            attempts = 0            while attempts < max_attempts:                try:                    return func(*args, **kwargs)                except Exception as e:                    print(f"Attempt { attempts + 1} failed. Retrying in { delay} seconds.")                    attempts += 1                    time.sleep(delay)            raise Exception("Max retry attempts exceeded.")        return wrapper    return decorator @retry(max_attempts=3, delay=2) def fetch_data_from_api(api_url):    # Your API data fetching code here

使用@retry时应避免过多的重试。

8、@visualize_results:漂亮的可视化

@visualize_results装饰器数据分析中自动生成漂亮的可视化结果

import matplotlib.pyplot as plt  def visualize_results(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        result = func(*args, **kwargs)        plt.figure()        # Your visualization code here        plt.show()        return result    return wrapper @visualize_results def analyze_and_visualize(data):    # Your combined analysis and visualization code here

9、@debug:调试变得更容易

调试复杂的代码可能非常耗时。@debug装饰器可以打印函数的输入参数和它们的值，以便于调试:

def debug(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        print(f"Debugging { func.__name__} - args: { args}, kwargs: { kwargs}")        return func(*args, **kwargs)  return wrapper @debug def complex_data_processing(data, threshold=0.5):    # Your complex data processing code here

10、@deprecated:处理废弃的函数

随着我们的项目更新迭代，一些函数可能会过时。@deprecated装饰器可以在一个函数不再被推荐时通知用户:

import warnings  def deprecated(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        warnings.warn(f"{ func.__name__} is deprecated and will be removed in future versions.", DeprecationWarning)        return func(*args, **kwargs)    return wrapper @deprecated def old_data_processing(data):    # Your old data processing code here

总结

装饰器是Python中一个非常强大和常用的特性，它可以用于许多不同的情况，例如缓存、日志记录、权限控制等。通过在项目中使用的我们介绍的这些Python装饰器，可以简化我们的开发流程或者让我们的代码更加健壮。

责任编辑：华轩 来源： DeepHub IMBA Python装饰器

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