python decorator

Python decorator 记录

---

前言

简单记录，不断更新。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、decorator简介

decorator 本质是一个函数，与其他函数不同的是，它的的入参也是一个函数，返回值是一个对象，可以让其他函数在不增加代码的前提下增加额外功能。

二、应用场景

插入日志，计算运行时间，事物处理。
有了decorator，可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码。

三、分类

函数decorator和类decorator

四、基本使用

1. 基础使用

case1： 记录一个函数执行所需时间
original code：

def func1():
    startTime = time.time()
    print("this is func1")
    time.sleep(2)
    execTime = time.time()-startTime
    print("total exec time %s." % execTime)
1
2
3
4
5
6

如果想要记录一百个函数的执行时间，会有大量雷同代码。因此，使用decorator
now：

def timeCalc(func):
    def wrapper():
        startTime = time.time()
        func()  # exec func
        execTime = time.time()-startTime
        print("%s exec need time %s" %(func.__name__, execTime))
    return wrapper

# @timeCalc = timeCalc(fun3)
@timeCalc
def fun3():
    time.sleep(3)

@timeCalc   
def fun4():
    time.sleep(4)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

2. 带参数的decorator

def timeCalc(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        startTime = time.time()
        func(*args, **kwargs)  # exec func
        execTime = time.time()-startTime
        print("%s exec need time %s" %(func.__name__, execTime))
    return wrapper

@timeCalc
def funcAdd(x, y):
    print('x + y = ', x+y)
    time.sleep(1)

@timeCalc
def funcAddMore(x, y, z):
    print('x + y + z = ', x+y+z)
    time.sleep(2)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

3. decorator本身可以带para

def timeCalc(level):
    def outWrapper(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            startTime = time.time()
            func(*args, **kwargs)  # exec func
            execTime = time.time()-startTime
            print("%s %s exec need time %s" %(level, func.__name__, execTime))
        return wrapper
    return outWrapper

@timeCalc(level="info")
def funcAdd2(x, y):
    print('x + y = ', x+y)
    time.sleep(1)

@timeCalc(level="debug")
def funcAddMore2(x, y, z):
    print('x + y + z = ', x+y+z)
    time.sleep(2)

funcAdd2(1,2)
funcAddMore2(1,2,3)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

4. 实际使用

background： try-catch 的使用降低代码的可读性，使用decorator 减少try-catch. 当func抛出异常时，decorator默认catch exception.

DEFAULT_FAULT_KEY = "defaultKey"

def RunTaskFunc(taskFunc, fault, funName):
    logger.error("output all kinds of info %s %s" % (fault, funName))
    try:
        taskFunc()
    except Exception as e:
        logger.exception("exception")

def taskGuard(fault=DEFAULT_FAULT_KEY):
    def inner(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(task, **kwargs):
            RunTaskFunc(lambda: func(task, **kwargs),
                        fault, func.__name__)
        return wrapper
    return inner
    
@taskGuard(fault="commonFuncKey")
def commonFunc(task="task"):
    a = 1/0
    return

commonFunc(task="commonFuncTask")

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25