@wraps修饰器：让你的Python代码更加简短可爱|从简单实例来认识它

我们在上一篇文章(Python实例来认识并发与并行)中用到了 @timer ，在函数定义时，加上一个小小的 @timer ，这样，函数执行结束后，就会自动在控制台汇报自己运行的时间。

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比如下面这样：

 
 
 
  
  
  @timer
  
  
  def piper():
  
  
      for i in range(10000):
  
  
          i = i * i ** 10
  
  
  
  
  
  piper()
  
  
  
  
  
  输出：
  
  
  timer: using 0.00600 s

实际上，这个计时器逻辑 @timer 是我们自己用 Python 中的修饰器特性[1]来实现的。

拆解逻辑

其实我们不用修饰器，自己也能实现计时的逻辑。

 
 
 
  
  
  def piper():
  
  
      for i in range(10000):
  
  
          i = i * i ** 10
  
  
  
  
  
  t = time.time()  # 记录函数开始时时间
  
  
  piper()
  
  
  print(f"timer: using {time.time() - t :.5f} s")  # 获取函数运行时间并打印

注意到我们执行函数时，在其上下都包裹上了逻辑。如果我们希望函数自带计时逻辑，那么为了包住原函数，只能去新定义一个函数。

 
 
 
  
  
  def time_wrapper(func):
  
  
      # func 是一个函数
  
  
      t = time.time()
  
  
      func()
  
  
      print(f"timer: using {time.time() - t :.5f} s")
  
  
  
  
  
  time_wrapper(piper)
  
  
  
  
  
  输出：
  
  
  timer: using 0.00600 s

我们想测试某一个函数运行时间时，将函数名输入到 time_wrapper 里面就好。

更优雅的改进

上述代码显然有缺点：

我们在编程时，心智负担增大了;此外，代码更冗长了
如果我们只是希望函数新增一个功能，显然用 time_wrapper 是不行的，因为其并没有改变 piper 本身

于是我们请出今天的主角修饰器@wraps[2] 。

还用我们的 timer 举例子，我们让所有在 @timer 下的函数，都经过如下处理：

 
 
 
  
  
  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 为例，我们经历了如下变化。

 
 
 
  
  
  @timer
  
  
  def 原始piper():
  
  
      for i in range(10000):
  
  
          i = i * i ** 10

实际上，当你再调用 piper 时，你的 piper 内部逻辑早已变为：

 
 
 
  
  
  def 当前piper():
  
  
      t = time.time()
  
  
      rts = 原始piper()
  
  
      print(f"timer: using {time.time() - t :.5f} s")
  
  
      return rts

总结

本文简单与读者朋友们「科普」一下修饰器，注意到我们这里实际上仅仅修饰了无参数的函数。其实，修饰器还有许多更加优雅用途，比如传入参数 *args, **kwargs ，修饰类 __call__ 等用法。期待以后我遇到好的应用场景，将经验分享给朋友们。

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