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作者丨Gabe A, M.Sc装饰器（Decorators）是Python中一种强大而灵活的功能，用于修改或增强函数或类的行为。装饰器本质上是一个函数，它接受另一个函数或类作为参数，并返回一个新的函数或类。它们通常用于在不修改原始代码的情况下添加额外的功能或功能。装饰器的语法使用@符号，将装饰器应用于目标函数或类。下面我们将介绍10个非常简单但是却很有用的自定义装饰器。1、@timer:测量执行时间优化代码性能是非常重要的。@timer装饰器可以帮助我们跟踪特定函数的执行时间。通过用这个装饰器包装函数，我可以快速识别瓶颈并优化代码的关键部分。下面是它的工作原理:
import timedef timer(func):def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print(f"{func.__name__} took {end_time - start_time:.2f} seconds to execute.")return resultreturn wrapper @timerdef my_data_processing_function():# Your data processing code here
将@timer与其他装饰器结合使用，可以全面地分析代码的性能。
2、@memoize:缓存结果在数据科学中，我们经常使用计算成本很高的函数。@memoize装饰器帮助我缓存函数结果，避免了相同输入的冗余计算，显著加快工作流程:def memoize(func): cache = {}def wrapper(*args):if args in cache:return cache[args] result = func(*args) cache[args] = resultreturn resultreturn wrapper @memoizedef fibonacci(n):if n <= 1:return nreturn fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
在递归函数中也可以使用@memoize来优化重复计算。3、@validate_input:数据验证数据完整性至关重要，@validate_input装饰器可以验证函数参数，确保它们在继续计算之前符合特定的标准:def validate_input(func):def wrapper(*args, **kwargs):# Your data validation logic hereif valid_data:return func(*args, **kwargs)else:raise ValueError("Invalid data. Please check your inputs.")return wrapper @validate_inputdef analyze_data(data):# Your data analysis code here
可以方便的使用@validate_input在数据科学项目中一致地实现数据验证。4、@log_results:日志输出在运行复杂的数据分析时，跟踪每个函数的输出变得至关重要。@log_results装饰器可以帮助我们记录函数的结果，以便于调试和监控:def log_results(func):def wrapper(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs)with open("results.log", "a") as log_file: log_file.write(f"{func.__name__} - Result: {result}\n")return resultreturn wrapper @log_resultsdef calculate_metrics(data):# Your metric calculation code here
将@log_results与日志库结合使用，以获得更高级的日志功能。5、@suppress_errors:优雅的错误处理数据科学项目经常会遇到意想不到的错误，可能会破坏整个计算流程。@suppress_errors装饰器可以优雅地处理异常并继续执行:def suppress_errors(func):def wrapper(*args, **kwargs):try:return func(*args, **kwargs)except Exception as e: print(f"Error in {func.__name__}: {e}")return Nonereturn wrapper @suppress_errorsdef preprocess_data(data):# Your data preprocessing code here
@suppress_errors可以避免隐藏严重错误，还可以进行错误的详细输出，便于调试。6、@validate_output:确保质量结果确保数据分析的质量至关重要。@validate_output装饰器可以帮助我们验证函数的输出，确保它在进一步处理之前符合特定的标准:def validate_output(func):def wrapper(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs)if valid_output(result):return resultelse:raise ValueError("Invalid output. Please check your function logic.")return wrapper @validate_outputdef clean_data(data):# Your data cleaning code here
这样可以始终为验证函数输出定义明确的标准。7、@retry:重试执行@retry装饰器帮助我在遇到异常时重试函数执行，确保更大的弹性:import timedef retry(max_attempts, delay):def decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs): attempts = 0while attempts < max_attempts:try:return func(*args, **kwargs)except Exception as e: print(f"Attempt {attempts + 1} failed. Retrying in {delay} seconds.") attempts += 1 time.sleep(delay)raise Exception("Max retry attempts exceeded.")return wrapperreturn decorator @retry(max_attempts=3, delay=2)def fetch_data_from_api(api_url):# Your API data fetching code here
使用@retry时应避免过多的重试。8、@visualize_results:漂亮的可视化@visualize_results装饰器数据分析中自动生成漂亮的可视化结果import matplotlib.pyplot as pltdef visualize_results(func):def wrapper(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) plt.figure()# Your visualization code here plt.show()return resultreturn wrapper @visualize_resultsdef analyze_and_visualize(data):# Your combined analysis and visualization code here
9、@debug:调试变得更容易调试复杂的代码可能非常耗时。@debug装饰器可以打印函数的输入参数和它们的值，以便于调试:def debug(func):def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Debugging {func.__name__} - args: {args}, kwargs: {kwargs}")return func(*args, **kwargs)return wrapper @debugdef complex_data_processing(data, threshold=0.5):# Your complex data processing code here
10、@deprecated:处理废弃的函数随着我们的项目更新迭代，一些函数可能会过时。@deprecated装饰器可以在一个函数不再被推荐时通知用户:import warningsdef deprecated(func):def wrapper(*args, **kwargs): warnings.warn(f"{func.__name__} is deprecated and will be removed in future versions.", DeprecationWarning)return func(*args, **kwargs)return wrapper @deprecateddef old_data_processing(data):# Your old data processing code here
总结装饰器是Python中一个非常强大和常用的特性，它可以用于许多不同的情况，例如缓存、日志记录、权限控制等。通过在项目中使用的我们介绍的这些Python装饰器，可以简化我们的开发流程或者让我们的代码更加健壮。- EOF -
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