京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:麦叔编程
作者:麦叔
对于Python学习者,一旦过了入门阶段,你几乎一定会用到Python的装饰器。
它经常使用在很多地方,比如Web开发,日志处理,性能搜集,权限控制等。
还有一个极其重要的地方,那就是面试的时候。对,装饰器是面试中最常见的问题之一!
抛出问题
看这段代码:
def step1(): print('step1.......') def step2(): print('step2......') def step3(): print('step3......')
step1()
step2()
step3()
代码中定义了3个函数,然后分别调用这3个函数。假设,我们发现代码运行很慢,我们想知道每个函数运行分别花了多少时间。
我们可以在每个函数中添加计时的代码:
下面的例子只在step1中添加了相关代码作为示例,你可以自行给step2和step3添加相关代码。
import time def step1(): start = time.time()
print('step1.......')
end = time.time()
used = end - start
print(used) def step2(): print('step2......') def step3(): print('step3......')
step1()
step2()
step3()
这个方法可行!但用你的脚指头想想也会觉得,这个方法很繁琐,很笨拙,很危险!
这里只有3个函数,如果有30个函数,那不是要死人啦。万一修改的时候不小心,把原来的函数给改坏了,面子都丢光了,就要被人BS了!
一定有一个更好的解决方法!
更好的解决方法是使用装饰器。
装饰器并没有什么高深的语法,它就是一个实现了给现有函数添加装饰功能的函数,仅此而已!
import time def timer(func): '''统计函数运行时间的装饰器''' def wrapper(): start = time.time()
func()
end = time.time()
used = end - start
print(f'{func.__name__} used {used}')
return wrapper def step1(): print('step1.......') def step2(): print('step2......') def step3(): print('step3......')
timed_step1 = timer(step1)
timed_step2 = timer(step2)
timed_step3 = timer(step3)
timed_step1()
timed_step2()
timed_step3()
上面的timer函数就是个装饰器。
简单说就是把原来的函数给包了起来,在不改变原函数代码的情况下,在外面起到了装饰作用,这就是传说中的装饰器。它其实就是个普通的函数。
如果你觉得有点懵逼,需要加强一些对Python函数的理解。函数:
可以作为参数传递
可以作为返回值
也可以定义在函数内部
然后,我们不再直接调用step1, 而是:
timed_step1 = timer(step1) timed_step1()
简洁点,也可以这样写:
timer(step1)() timer(step2)() timer(step3)()
这样可以在不修改原有函数代码的情况下,给函数添加了装饰性的新功能。
但是仍然需要修改调用函数的地方,看起来还不够简洁。有没有更好的办法呢?当然是有的!
我们可以在被装饰的函数前使用@符号指定装饰器。这样就不用修改调用的地方了,这个世界清净了。下面的代码和上一段代码功能一样。在运行程序的时候,Python解释器会根据@标注自动生成装饰器函数,并调用装饰器函数。
import time def timer(func): '''统计函数运行时间的装饰器''' def wrapper(): start = time.time()
func()
end = time.time()
used = end - start
print(f'{func.__name__} used {used}')
return wrapper @timer def step1(): print('step1.......') @timer def step2(): print('step2......') @timer def step3(): print('step3......')
step1()
step2()
step3()
到了这里,装饰器的核心概念就讲完了。
剩下的基本都是在不同场合下的应用。如果你是大忙人,不想学的太深,可以搜藏本文章,以后再回来看。
上面是一个最简单的例子,被装饰的函数既没有参数,也没有返回值。下面来看有参数和返回值的情况。
我们把step1修改一下,传入一个参数,表示要走几步。
import time def timer(func): '''统计函数运行时间的装饰器''' def wrapper(): start = time.time()
func()
end = time.time()
used = end - start
print(f'{func.__name__} used {used}')
return wrapper @timer def step1(num): print(f'我走了#{num}步')
step1(5)
再去运行,就报错了:
TypeError: wrapper() takes 0 positional arguments but 1 was given
这是因为,表面上我们写的是step1(5),实际上Python是先调用wrapper()函数。这个函数不接受参数,所以报错了。
为了解决这个问题,我们只要给wrapper加上参数就可以。
import time def timer(func): '''统计函数运行时间的装饰器''' def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time()
func(*args, **kwargs)
end = time.time()
used = end - start
print(f'{func.__name__} used {used}')
return wrapper
如果被装饰的函数func有返回值,wrapper也只需把func的返回值返回就可以了。
import time def timer(func): '''统计函数运行时间的装饰器''' def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time()
ret_value = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
used = end - start
print(f'{func.__name__} used {used}')
return ret_value
return wrapper @timer def add(num1, num2): return num1 + num2
sum = add(5, 8)
print(sum)
这里我新加了一个add函数,计算两个数之和。
在wrapper函数中,我们先保存了func的返回值到ret_value,然后在wrapper的最后返回这个值就可以了。
到这里,你又进了一步,你可以击败88.64%的Python学习者了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07