大家好，到目前为止，Python编程语言由于其语法简单，在机器学习和网络开发等各个领域的应用功能强大。除非绝对必要，装饰器一般很少出现在视野中，比如使用@staticmethod装饰器来表示类中的静态方法。装饰器能提供的大量强大的功能，同时它们可以提升代码的整洁度和可读性。本文将探讨Python包装器的概念，并介绍可以改善Python开发过程的五个示例。
Python包装器
Python包装器是添加到另一个函数中的函数，它可以在不直接更改源代码的情况下添加额外的功能或修改其行为。它们通常以装饰器的形式实现，装饰器是一种特殊的函数，它将另一个函数作为输入，并对其功能进行一些更改。
包装器函数在各种情况下都很有用：
-
功能扩展：通过使用包装器封装函数，可以添加日志记录、性能测量或缓存等功能。
-
代码重用性：可以将一个包装器函数甚至一个类应用于多个实体，这样就可以避免代码重复，并确保不同组件的行为保持一致。
-
行为修改：可以拦截输入参数，例如，验证输入变量，而无需使用许多
assert行。
五个相关示例
1 - 计时器
该包装器函数用于测量函数的执行时间，并打印已用时间，它对于剖析和优化代码非常有用。
import time
def timer(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
# 启动计时器
start_time = time.time()
# 调用装饰函数
result = func(*args, **kwargs)
# 重新测量时间
end_time = time.time()
# 计算所耗时间并打印出来
execution_time = end_time - start_time
print(f"Execution time: {execution_time} seconds")
# 返回装饰函数的执行结果
return result
# 返回包装函数的引用
return wrapper
要在Python中创建装饰器，需要定义一个名为timer的函数，它需要一个名为func的参数来表示它是一个装饰器函数。在timer函数中，本文定义了另一个名为wrapper的函数，它接收通常传递给要装饰的函数的参数。
在wrapper函数中，使用提供的参数调用所需的函数。可以使用以下代码完成此操作：result = func(*args, **kwargs)。最后，wrapper函数返回装饰函数的执行结果。装饰器函数应返回对刚刚创建的包装函数的引用。要使用装饰器，可以使用@符号将其应用于所需的函数。
@timer
def train_model():
print("Starting the model training function...")
# 暂停程序5秒钟，模拟函数执行过程
time.sleep(5)
print("Model training completed!")
train_model() 输出：
Starting the model training function…
Model Training completed!
Execution time: 5.006425619125366 seconds
2 - 调试器
还可以创建一个有用的包装函数，通过打印每个函数的输入和输出来方便调试。通过这种方法，可以深入了解各种函数的执行流程，而不必在应用程序中使用大量打印语句。
def debug(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
# 打印函数名和参数
print(f"Calling {func.__name__} with args: {args} kwargs: {kwargs}")
# 调用函数
result = func(*args, **kwargs)
# 打印结果
print(f"{func.__name__} returned: {result}")
return result
return wrapper
可以使用__name__参数获取被调用函数的名称，然后使用args和kwargsparameters打印传递给函数的内容。
@debug
def add_numbers(x, y):
return x + y
add_numbers(7, y=5,) # 输出：Calling add_numbers with args: (7) kwargs: {'y': 5} \n add_numbers return3 - 异常处理器
异常处理器包装函数（exception_handler）将捕捉divide函数中出现的任何异常，并进行相应处理。
可以根据用户的要求定制封装函数中的异常处理方法，例如记录异常或执行额外的错误处理步骤。
def exception_handler(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
# 处理异常
print(f"An exception occurred: {str(e)}")
# 可选择执行额外的错误处理或日志记录
# 必要时重设异常
return wrapper
这对于简化代码，建立统一的异常处理和错误记录程序非常有用。
@exception_handler
def divide(x, y):
result = x / y
return result
divide(10, 0) # 输出：An exception occurred: division by zero4 - 输入验证器
该封装函数根据指定条件或数据类型验证函数的输入参数，它可用于确保输入数据的正确性和一致性。
另一种方法是在验证输入数据的函数中创建无数的
assert语句。
要在装饰器中添加验证功能，需要将装饰器函数包装在另一个函数中，该函数接受一个或多个验证函数作为参数，这些验证函数负责检查输入值是否符合某些标准或条件。
现在，validate_input函数本身就是一个装饰器，在wrapper函数中，输入和关键字参数将根据所提供的验证函数进行检查。如果有任何参数未通过验证，就会引发一个ValueError，并在提示信息中说明该参数无效。
def validate_input(*validations):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for i, val in enumerate(args):
if i < len(validations):
if not validations[i](val):
raise ValueError(f"Invalid argument: {val}")
for key, val in kwargs.items():
if key in validations[len(args):]:
if not validations[len(args):][key](val):
raise ValueError(f"Invalid argument: {key}={val}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
要调用经过验证的输入，需要定义验证函数。例如，可以使用两个验证函数。第一个函数（lambda x: x > 0）检查参数x是否大于0，第二个函数（lambda y: isinstance(y,str)）检查参数y是否为字符串类型。
重要的是要确保验证函数的顺序与它们要验证的参数的顺序一致。
@validate_input(lambda x: x > 0, lambda y: isinstance(y, str))
def divide_and_print(x, message):
print(message)
return 1 / x
divide_and_print(5, "Hello!") # 输出：Hello! 1.05 - 重试
该包装函数会重试执行指定次数的函数，重试之间会有延迟。在处理偶尔会因临时问题而失败的网络或API调用时，它非常有用。
为了实现这一点，可以为装饰器定义另一个封装函数，与之前的示例类似。不过，这一次不再将验证函数作为输入变量，而是传递特定参数，如max_attemps和变量delay。
当调用装饰函数时，该wrapper函数将会被调用，它会记录尝试的次数（从0开始），并进入while循环。循环会尝试执行装饰函数，如果成功，会立即返回结果。但是如果出现异常，则会递增尝试计数器，并打印错误信息，说明尝试次数和出现的具体异常。然后，它会使用time.sleep等待指定的延迟时间，然后再次尝试执行函数。
import time
def retry(max_attempts, delay=1):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
attempts = 0
while attempts < max_attempts:
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
attempts += 1
print(f"Attempt {attempts} failed: {e}")
time.sleep(delay)
print(f"Function failed after {max_attempts} attempts")
return wrapper
return decorator
为了调用函数，可以指定最大尝试次数和每次调用函数之间的持续时间（以秒为单位）。
@retry(max_attempts=3, delay=2)
def fetch_data(url):
print("Fetching the data..")
# 引发超时错误，模拟服务器不响应。
raise TimeoutError("Server is not responding.")
fetch_data("https://example.com/data") # 重试3次，每次重试之间有2秒钟的延迟结论
Python包装器是可以提升Python编程体验的强大工具。通过使用包装器，可以简化复杂的任务，提高代码的可读性，并提高工作效率。本文探讨了Python包装器的五个示例：
-
计时器包装器
-
调试器包装器
-
异常处理器包装器
-
输入验证器包装器
-
函数重试包装器
将这些包装器融入到项目中，将帮助编写出更简洁、更高效的Python代码，并将编程技巧提升到一个新的水平。
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
