流畅的Python(七)-函数装饰器和闭包

一、核心要义

主要解释函数装饰器的工作原理，包括最简单的注册装饰器和较复杂的参数化装饰器。同时，因为装饰器的实现依赖于闭包，因此会首先介绍闭包存在的原因和工作原理。

二、代码示例

1、变量作用域规则

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2024/2/3 11:26
# @Author  : Maple
# @File    : 01-变量作用域规则.py
# @Software: PyCharmb = 10
def f1(a):print(a)print(b)# b = 20 # 在函数体中给b赋值,因此会被判断为局部变量def f1_revise(a):global b # 声明函数体中的b为全局变量print(a)print(b)b = 20"""列表的作用域"""
students = []def f2():# students指向全局变量students.append('a')return id(students)def f3():# 内部再声明一个 students,其为局部变量，与外部的students不是同一个对象students = []students.append('a')return id(students)def f4():# 声明全局变量global studentsstudents +=[1]# print(id(students))return id(students)if __name__ == '__main__':# 1. f1测试# 说明: 1.Python在编译函数f1的定义体时,判断b为局部变量,因为在函数体中给b赋值了#       2.所以在调用函数f1(10)的时候,执行到print(b),发现局部变量b还没有赋值,此时就会报错#f1(10) # UnboundLocalError: local variable 'b' referenced before assignment# 2. f1_revise测试f1_revise(20) # 20,10# 全局变量b的值被修改print(b) # 20# 3.f2测试print(f2() == (id(students))) #True# 4.f3测试print(f3() == (id(students))) #False# 5.f4测试print(f4() == (id(students))) #True

2、闭包

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2024/2/3 11:35
# @Author  : Maple
# @File    : 02-闭包.py
# @Software: PyCharm"""需求:计算移动平局值每调用一次函数,传入一个新的数值，然后和前面的所有值进行累加，再计算最后的平均值
"""# 1. 借用数组方式实现
def make_avg():num_list = []def avg(new_value):num_list.append(new_value)total = sum(num_list)return total / len(num_list)return avg# 2.直接使用变量方式实现：但存在一个坑
def make_avg_revise1():count =  0total = 0def avg(new_value):count += 1total += new_valuereturn  total / countreturn avg# 3.直接使用变量方式实现：填坑
def make_avg_revise2():count =  0total = 0def avg(new_value):nonlocal count,total # 通过nonlocal 将变量标记为`自由变量`count += 1total += new_valuereturn total / countreturn avgif __name__ == '__main__':print("***1. make_avg 测试**********************")# 1. make_avg 测试avg = make_avg()# 分析：1.按理说调用完 make_avg_revise1()返回avg1后,make_avg_revise1函数中的局部变量num_list的作用域应该消失了#       2.但实际上，在avg1中仍然能够调用num_list,这就是所谓闭包现象(变量的作用域外延了)#       3.num_list被称作`自由变量`print(avg(5))  # 5.0print(avg(10))  # 7.5# 查看avg1 创建和绑定的变量## 1-1 创建的局部变量print(avg.__code__.co_varnames)  # ('new_value', 'total')## 1-2 绑定的自由变量print(avg.__code__.co_freevars)  # ('num_list',)## 自由变量num_list绑定在avg1的closure属性中：是一个cell对象print(avg.__closure__)  # (<cell at 0x000001C6095CA760: list object at 0x000001C6095C0900>,)## num_list的值则在cell对象中的cell_contents属性中print(avg.__closure__[0].cell_contents)  # [5, 10]print("*** 2.调用make_avg_revise1会报错**********************")# 2.调用make_avg_revise1会报错# 分析：1. 内层函数avg的变量count 和 total在函数内部赋值,因为在函数体编译的时候，会被当作局部变量,但是又没有初始化声明,所以#           当函数函数调用的时候,会报错try:avg = make_avg_revise1()print(avg(5))except Exception as e:print(e)  #local variable 'count' referenced before assignmentprint("***  3.make_avg_revise2测试**********************")# 3.make_avg_revise2测试avg2 = make_avg_revise2()print(avg2(5)) # 5.0print(avg2(10)) # 7.5

3、装饰器

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2024/2/3 16:04
# @Author  : Maple
# @File    : 03-装饰器.py
# @Software: PyCharmdef decoration(fun):def inner(*args):print("do something before decorated function being excuted")result = fun(*args)print("do something after decorated function being excuted")return  resultreturn inner@decoration
def add(a,b):return  a + bif __name__ == '__main__':f = add# f已经变成 inner,之后调用inner本质上是在调用inner函数print(f) # <function decoration.<locals>.inner at 0x0000015424D75310># f调用过程与闭包有什么关系?# f = add 等价于 f = decoration(add),此后再调用f, 外层函数参数add的作用域应该已经"消失"# 但由于闭包原理,add作为`自由变量`,仍然会被绑定在f中result = f(1,2)"""do something before decorated function being excuteddo something after decorated function being excuted"""print(result) # 3

4、装饰器应用

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2024/2/3 16:18
# @Author  : Maple
# @File    : 04-装饰器应用.py
# @Software: PyCharm"""利用装饰器对上一章中最优策略 部分进行改写"""from collections import namedtuple# 顾客具名元组
Customer = namedtuple('Customer','name fidelity')# 定义商品类
class Item:def __init__(self,product,quantity,price):""":param product: 商品名称:param quantity: 商品数量:param price: 商品单价"""self.product = productself.quantity = quantityself.price = pricedef totol(self):""":return:订单总费用"""return self.quantity * self.price# 定义上下文(订单类)
class Order:def __init__(self,customer,cart,promotion=None):""":param customer: 顾客:param cart: 购物车:param promotion: 优惠策略"""self.customer = customerself.cart = cartself.promotion = promotiondef total(self):""":return:顾客订单打折之前的总费用"""if not hasattr(self,'__total'):self.__total = sum(item.totol() for item in self.cart)return self.__totaldef due(self):""":return:顾客最终支付的费用"""if self.promotion is None:return self.total()return self.total() - self.promotion(self)def __repr__(self):fmt = '<Order total: {:.2f} due: {:.2f}>'return fmt.format(self.total(), self.due())# 策略数组
promos = []def promotion(func):# 这里的promos指向全局变量,为何不是局部变量？list是可变类型，append操作并不会生成新的对象,promos.append(func)return func# 具体策略1：积分优惠策略
# 被promotion装饰的函数,会被append到策略数组promos中
@promotion
def FidelityPromo(order):"""如果积分大于1000,享受15%优惠"""if order.customer.fidelity > 1000:return order.total() * 0.15else:return 0# 具体策略2
@promotion
def BulkItemPromo(order):"""单个商品为20个及以上时，提供10%折扣"""discount = 0for item in order.cart:if item.quantity >= 10:discount += item.totol()* 0.1return discount# 具体策略3
@promotion
def LargetOrderPromo(order):"""购物车中不同商品种类数量达到3个或以上提供7%折扣"""discount = 0# 获取购物车中所有不同的商品products = {item.product for item in order.cart}if len(products) >=3:discount += order.total() * 0.07return round(discount,2)# 最优策略
def optimization_strategy(order):""":param order: 订单类:return:最优策略和最大折扣"""# 手动定义所有优惠策略p_final =  Nonediscount_final = 0for p in promos:discount = p(order)if discount > discount_final:discount_final = discountp_final = preturn (p_final,discount_final)if __name__ == '__main__':# 1. 最优策略示例1cus1 = Customer('Maple', 2000)  # 用户积分大于1000,享受15%(注意：为了测试,数值从5%调整到15%)优惠cart1 = [Item('banana', 20, 2.0), Item('apple', 10, 1.0)]o1 = Order(cus1, cart1, FidelityPromo)print(optimization_strategy(o1))  # (<function FidelityPromo at 0x0000021CAD565310>, 7.5)print('=====================================================')# 2. 最优策略示例2cus2 = Customer('Jack', 880)cart2 = [Item('Book', 30, 1.0), Item('Radio', 5, 1.0)]  # Book订单超过20个，提供10%折扣o2 = Order(cus2, cart2, BulkItemPromo)print(optimization_strategy(o2))  # (<function BulkItemPromo at 0x0000021CAD5653A0>, 3.0)print('=====================================================')# 3. 最优策略示例3cus3 = Customer('Mick', 300)cart3 = [Item('Phone', 5, 2.0), Item('Water', 5, 1.0), Item('ring', 8, 2)]  # 购物车不同商品达到3个.提供7%折扣o3 = Order(cus3, cart3, LargetOrderPromo)print(optimization_strategy(o3))  # (<function LargetOrderPromo at 0x0000021CAD565430>, 2.17)

5、clock_deco

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2024/2/2 20:20
# @Author  : Maple
# @File    : 05-clock_deco.py
# @Software: PyCharmimport time
from functools import reduce
from operator import muldef clock(func):"""clock装饰器"""def clocked(*args):start = time.perf_counter()result = func(*args)end = time.perf_counter()time_takes =  end = startarg_str = ','.join([repr(arg) for arg in args])print('[%0.8fs] %s(%s) -> %s' % (time_takes,func.__name__,arg_str,result))return resultreturn clocked@clock
def f1(n):return reduce(mul,range(1,n+1))if __name__ == '__main__':# clock装饰器测试print(f1(5))"""[0.02694280s] f1(5) -> 120120"""

6、使用functools.lur_cache做缓存

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2024/2/2 20:56
# @Author  : Maple
# @File    : 06-使用functools.lur_cache做备忘.py
# @Software: PyCharmfrom clock_deco import clock
import functools# 如果不使用lur_cache
# @clock
# def fibonacci(n):
#     if n < 2:
#         return n
#     return fibonacci(n-2) + fibonacci(n-1)# 使用lru_cache
@functools.lru_cache()
@clock
def fibonacci(n):if n < 2:return nreturn fibonacci(n-2) + fibonacci(n-1)if __name__ == '__main__':#1.原生fibonacci测试"""打印结果[0.02825890s] fibonacci(0) -> 0[0.02828490s] fibonacci(1) -> 1[0.02825830s] fibonacci(2) -> 1[0.02829540s] fibonacci(1) -> 1[0.02830080s] fibonacci(0) -> 0[0.02830610s] fibonacci(1) -> 1[0.02830040s] fibonacci(2) -> 1[0.02829520s] fibonacci(3) -> 2[0.02825730s] fibonacci(4) -> 33"""# print(fibonacci(4))#2.使用lru_cache测试"""打印结果[0.02470590s] fibonacci(0) -> 0[0.02472680s] fibonacci(1) -> 1[0.02470550s] fibonacci(2) -> 1[0.02473770s] fibonacci(3) -> 2[0.02470470s] fibonacci(4) -> 3结果说明：(1)n的每个值都只调用一次(2)这是因为fibonacci(n)的值会被缓存起来,下次用到的时候可以直接从缓存获取结果，而不用再重新计算"""print(fibonacci(4))

补充说明原生fibonacci测试结果

7、单分派泛函数

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2024/2/3 9:56
# @Author  : Maple
# @File    : 07-单分派泛函数-1.py
# @Software: PyCharm
from collections import abc
import html
import numbers
from functools import singledispatchdef html_parse(obj):"""生成Html,返回不同类型的Python对象:param obj: Python对象:return: html"""content = html.escape(repr(obj))return '<pre>{}</pre>'.format(content)@singledispatch
def html_parse_enhance(obj):"""针对不同的Python对象,以自定义的方式显示1. str: 把内部的换行符替换为'<br>\n';不适用<pre>,而是使用<p>2. int: 以十进制和十六进制显示数字,示例： <pre>42 (0x2a)</pre>3. list：输出一个html列表,根据各个元素的类型进行格式化。示例：html_parse_enhance(['maple',42,{1,23}]),输出-><ul><li><p>maple</p><li><li><pre>42 (0x2a)</pre><li><li><pre>{123}</pre><li></ur>:param obj:Python对象:return:html"""content = html.escape(repr(obj))return '<pre>{}</pre>'.format(content)@html_parse_enhance.register(str)
def _(text):"""对于str类型：把内部的换行符替换为'<br>\n';不适用<pre>,而是使用<p>"""content = html.escape(text).replace('\n','<br>\n')return '<p>{}</p>'.format(content)@html_parse_enhance.register(numbers.Integral)
def _(n):"""对于整数类型: 以十进制和十六进制显示数字,示例： <pre>42 (0x2a)</pre>"""return '<pre>{0} (0x{0:x})</pre>'.format(n)@html_parse_enhance.register(tuple)
@html_parse_enhance.register(abc.MutableSequence)
def _(seq):"""对于list类型: 输出一个html列表,根据各个元素的类型进行格式化"""content = '</li>\n<li>'.join([html_parse_enhance(obj) for obj in seq])return '<ul>\n<li>{}</li>\n</ul>'.format(content)if __name__ == '__main__':# 1.集合对象测试r1 = html_parse({1,2,3})print(r1) # <pre>{1, 2, 3}</pre>r1_eh = html_parse_enhance({1,2,3})print(r1_eh) #<pre>{1, 2, 3}</pre># 2.函数对象测试print('******2.函数对象测试*******************')r2 = html_parse(abs)print(r2) # <pre>&lt;built-in function abs&gt;</pre>r2_eh = html_parse_enhance(abs)print(r2_eh) #<pre>&lt;built-in function abs&gt;</pre># 3.包含换行符\n的字符串测试print('******3.包含换行符\n的字符串测试*******************')r3 = html_parse('maple \n abc')print(r3) # <pre>&#x27;maple \n abc&#x27;</pre>r3_eh = html_parse_enhance('maple \n abc')"""<p>maple <br>abc</p>"""print(r3_eh)# 4.整数测试print('******4.整数测试*******************')r4 = html_parse(42)print(r4) # <pre>42</pre>r4_eh = html_parse_enhance(42) # <pre>42 (0x2a)</pre>print(r4_eh)# 5.列表对象测试print('******5.列表对象测试*******************')r5 = html_parse(['maple',33,{1,2,3}])print(r5) # <pre>[1, 2, 3]</pre>r5_eh = html_parse_enhance(['maple',33,{1,2,3}])"""<ul><li><p>maple</p></li><li><pre>33 (0x21)</pre></li><li><pre>{1, 2, 3}</pre></li></ul>"""print(r5_eh)

8、装饰器工厂函数

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2024/2/3 16:47
# @Author  : Maple
# @File    : 08-装饰器工厂函数.py
# @Software: PyCharm
import time
from functools import reduce
from operator import mulregistry = set()# 定义一个装饰器工厂函数:注册或取消被装饰函数
def register(active=True):def decorate(func):print('running register(active = %s) ——> decorate(%s)'  %(active,func))if active:registry.add(func)else:registry.discard(func)return funcreturn decorate# 注意：装饰器工厂函数 并不是装饰器,必须作为函数调用,即后面要加(),即使不传参数
# 在f1上加上@register()后,模块加载的时候就会自动执行register里面的代码了
@register()
def f1(n):return reduce(mul,range(1,n+1))@register(active=False)
def f2():passdef f3():passif __name__ == '__main__':# 1. 模块加载的时候，就会执行register里面的代码# 因此会输出："""running register(active = True) ——> decorate(<function f1 at 0x000001D5F61C4F70>)running register(active = False) ——> decorate(<function f2 at 0x000001D5F61CC430>)"""# 2.查看registry的值： 当前只有函数f1注册了print(registry) # {<function f1 at 0x00000141DCFAC0D0>}# 3.f3上并没有加@register,如何手动注册呢?register(active=True)(f3) # running register(active = True) ——> decorate(<function f3 at 0x00000287ECF45790>)# 再次查看registry:f3也被注册print(registry) # {<function f3 at 0x00000287ECF45790>, <function f1 at 0x00000287ED00C040>}

9、参数化clock装饰器

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2024/2/3 17:16
# @Author  : Maple
# @File    : 09-参数化clock装饰器.py
# @Software: PyCharm
import time
from functools import reduce
from operator import mulDEFAULT_FOTMAT = '[{time_takes:0.8f}s] {name}({arg_str}) -> {result}'def clock(fmt = DEFAULT_FOTMAT):def decorate(func):"""clock装饰器"""def clocked(*args):start = time.perf_counter()result = func(*args)end = time.perf_counter()time_takes =  end - startname = func.__name__arg_str = ','.join([repr(arg) for arg in args])# *locals是获取clocked中的局部变量:name,arg_str等print(fmt.format(**locals()))return resultreturn clockedreturn decorate@clock()
def f1(n):return reduce(mul,range(1,n+1))@clock('{name}({arg_str}): {result}')
def f2(n):return reduce(mul,range(1,n+1))@clock('fun_name:{name};time_takes:{time_takes}')
def f3(n):return reduce(mul,range(1,n+1))if __name__ == '__main__':# f1指向clocked函数f = f1print(f) #<function clock.<locals>.decorate.<locals>.clocked at 0x000001DD7193C4C0># 1. 默认格式测试f1(4) # [0.00000460s] f1(4) -> 24#2.自定义格式1测试f2(4) # f2(4): 24#3.自定义格式3测试f3(4) # fun_name:f3;time_takes:8.000000000021878e-07

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