详解如何利用Python装饰器优化代码-数据库

这篇文章主要带大家深入探讨装饰器的应用，包括计时器装饰器和缓存装饰器等的实现,文中的示例代码讲解详细，需要的小伙伴可以参考下

什么是装饰器

先来了解一下什么是装饰器。

装饰器是 Python 的一个重要特性，它允许你将一个函数作为参数传递给另一个函数，并返回一个新的函数，而不对原始函数进行修改。这使得你可以在不改变代码本身的情况下，动态地修改函数的行为。下面我们会通过具体的案例来进一步解释这个概念。

装饰器的应用

直接通过案例来理解和使用装饰器。

计时器装饰器

计时器装饰器可以帮助你在代码运行时自动计时，以便你了解代码的性能。下面是一个例子：

import time

# 定义计时器装饰器
def timer_decorator(func):
    # 定义内部包装函数，用于接收任意数量的位置参数和关键字参数
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 记录函数运行开始时间
        start_time = time.time()
        # 调用原始函数并将结果存储在result中
        result = func(*args, **kwargs)
        # 记录函数运行结束时间
        end_time = time.time()
        # 计算函数运行时间并打印结果
        print(f"函数 {func.__name__} 运行时间为 {end_time - start_time} 秒")
        # 返回原始函数的结果
        return result
    # 返回包装函数
    return wrapper

@timer_decorator
def slow_function():
    time.sleep(2)
    print("使用 timer_decorator 计算下 slow_function 函数的运行时长")

slow_function()

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在上面的例子中，我们定义了一个计时器装饰器 timer_decorator，并将它应用到一个简单函数 slow_function 上。当我们调用 slow_function 时，计时器会自动开始计时，并在函数执行完毕后输出函数的运行时间。

缓存装饰器

缓存装饰器可以帮助你避免重复计算，以提高代码的性能。下面是一个例子，使用了一个缓存装饰器来优化递归斐波那契数列计算：

# 定义缓存装饰器
def cache_decorator(func):
    # 创建一个字典来存储缓存的结果
    cache = dict()
    # 定义内部包装函数，用于接收任意数量的位置参数
    def wrapper(*args):
        # 检查当前参数是否在缓存中
        if args in cache:
            # 如果在缓存中，则从缓存中获取结果并打印提示信息
            print(f"从缓存中获取 {args} 的结果")
            return cache[args]
        # 如果不在缓存中，则调用原始函数计算结果
        result = func(*args)
        # 将计算结果存储到缓存中，并打印提示信息
        cache[args] = result
        print(f"计算 {args} 的结果并将其存入缓存")
        # 返回计算结果
        return result
    # 返回包装函数
    return wrapper
# 使用缓存装饰器修饰fibonacci函数
@cache_decorator
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(3))
print("*****************")
print(fibonacci(5))

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在上面的例子中，我们定义了一个缓存装饰器 cache_decorator，并将它应用到一个计算斐波那契数列的函数 fibonacci 上。当我们多次调用 fibonacci 函数时，缓存装饰器会自动检查缓存中是否已经计算了该值，如果已经计算则直接返回缓存中的值，否则进行计算并将结果存入缓存。

类型检查装饰器

类型检查装饰器可以帮助你在函数调用时自动检查参数类型，以便你避免传入错误的参数。下面是一个例子：

# 定义类型检查装饰器
def type_check_decorator(func):
    # 定义内部包装函数，用于接收任意数量的位置参数和关键字参数
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 遍历位置参数
        for i, arg in enumerate(args):
            # 如果参数不是字符串类型，抛出TypeError异常
            if not isinstance(arg, str):
                raise TypeError(f"第 {i+1} 个参数值 {arg} 必须是 str 类型")
        # 遍历关键字参数
        for key, value in kwargs.items():
            # 如果关键字参数的值不是字符串类型，抛出TypeError异常
            if not isinstance(value, str):
                raise TypeError(f"关键字参数 {key} 必须是 str 类型")
        # 参数检查通过后，调用原始函数并返回结果
        return func(*args, **kwargs)
    # 返回包装函数
    return wrapper
# 使用类型检查装饰器修饰concat_strings函数
@type_check_decorator
def concat_strings(*strings, sep=" "):
    return sep.join(strings)

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在上面的例子中，我们定义了一个类型检查装饰器 type_check_decorator，并将它应用到一个将多个字符串拼接为一个字符串的函数 concat_strings 上。当我们调用 concat_strings 时，类型检查装饰器会自动检查参数类型，并在参数类型错误时抛出异常。

日志装饰器

日志装饰器可以帮助你在代码执行时自动记录日志，以便你了解代码的执行情况。下面是一个例子：

import logging
# 定义日志装饰器
def log_decorator(func):
    # 配置日志记录器，将日志记录到文件example.log，日志级别为INFO
    logging.basicConfig(filename="example.log", level=logging.INFO)
    # 定义内部包装函数，用于接收任意数量的位置参数和关键字参数
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 记录函数调用信息到日志文件中
        logging.info(f"Calling function {func.__name__}")
        # 调用原始函数并将结果存储在result中
        result = func(*args, **kwargs)
        # 记录函数返回值信息到日志文件中
        logging.info(f"Function {func.__name__} returned {result}")
        # 返回原始函数的结果
        return result
    # 返回包装函数
    return wrapper
# 使用日志装饰器修饰add函数
@log_decorator
def add(a, b):
    return a + b
# 调用add函数并打印结果
print(add(1, 2))

在上面的例子中，我们定义了一个日志装饰器 log_decorator，并将它应用到一个加法函数 add 上。当我们调用 add 时，日志装饰器会自动记录日志，并将日志信息写入到指定的文件中。

授权装饰器

授权装饰器可以帮助你在函数调用时自动检查用户权限，以便你避免未授权的用户访问敏感数据。下面是一个例子：

# 定义一个高阶函数，接受一个所需角色列表作为参数
def roles_required(required_roles):
    # 定义授权装饰器
    def authorization_decorator(func):
        # 定义包装函数，用于接收任意数量的位置参数和关键字参数
        def wrapper(*args, **kwargs):
            # 获取用户角色，默认为"guest"
            user_role = kwargs.get("user_role", "guest")
            # 检查用户角色是否在所需角色列表中
            if user_role not in required_roles:
                # 如果不在列表中，抛出一个 PermissionError 异常
                raise PermissionError(f"访问被拒绝: 需要 {', '.join(required_roles)} 其中之一的角色")
            # 如果用户角色在所需角色列表中，调用原始函数并返回结果
            return func(*args, **kwargs)
        # 返回包装函数
        return wrapper
    # 返回授权装饰器
    return authorization_decorator
# 使用 roles_required 装饰器，允许 admin 和 user 角色的用户访问受保护的功能
@roles_required(["admin", "user"])
def protected_function(user_role="guest"):
    print("受保护的功能已成功执行")
# 尝试使用 guest 角色访问受保护的功能
try:
    protected_function(user_role="guest")
except PermissionError as e:
    print(e)
# 尝试使用 user 角色访问受保护的功能
try:
    protected_function(user_role="user")
except PermissionError as e:
    print(e)
# 尝试使用 admin 角色访问受保护的功能
try:
    protected_function(user_role="admin")
except PermissionError as e:
    print(e)

IiBzcmM9

在上面的例子中，我们首先定义了一个名为roles_required的高阶函数，它接受一个required_roles列表参数。该高阶函数返回一个名为authorization_decorator的装饰器，该装饰器定义了一个名为wrapper的内部函数，用于检查用户角色是否在所需角色列表中。如果用户角色在列表中，装饰器将调用原始函数并返回结果；否则，它将抛出一个PermissionError异常。

我们使用@roles_required(["admin", "user"])装饰器来修饰protected_function，确保只有具有admin或user角色的用户可以访问该功能。然后，我们尝试使用不同角色的用户访问受保护的功能，以验证装饰器的功能。