Python中的装饰器函数：如何优化代码

Python中的装饰器函数可以帮助我们优化代码。装饰器函数是一种特殊的函数，其作用是在不修改原始函数代码的情况下，向函数添加新的功能。在本文中，我们将探讨装饰器函数如何帮助我们优化代码，并提供一些示例。

1. 减少代码重复

在编写代码时，我们经常会发现需要在多个函数中添加相同的功能，如打印调试信息、计算执行时间等。这些功能与函数本身的逻辑无关，因此我们可以使用装饰器函数将它们抽象出来，减少重复代码。

例如，以下代码中有两个函数需要计算执行时间：

import time

def foo():
    start_time = time.time()
    # function logic
    end_time = time.time()
    print("Time taken: ", end_time - start_time)

def bar():
    start_time = time.time()
    # function logic
    end_time = time.time()
    print("Time taken: ", end_time - start_time)

使用装饰器函数，我们可以将计时功能抽象出来：

import time

def timer(func):
    def wrapper():
        start_time = time.time()
        func()
        end_time = time.time()
        print("Time taken: ", end_time - start_time)
    return wrapper

@timer
def foo():
    # function logic

@timer
def bar():
    # function logic

通过在函数定义前添加 @timer，我们将 foo 和 bar 函数传递给装饰器函数 timer 并返回一个新函数 wrapper。这个新函数在原始函数的基础上添加了计时功能，但并没有修改原始函数的代码。这样，我们就避免了将计时代码复制到多个函数中的麻烦。

2. 分离关注点

在编写复杂的代码时，我们往往需要处理多个关注点，如输入验证、日志记录、缓存等。将这些关注点混合在一起会导致代码难以理解和维护。使用装饰器函数可以将这些关注点分离出来，使代码更加清晰。

例如，以下代码中的函数需要进行输入验证和日志记录：

import logging

def foo(username, password):
    if not username:
        raise ValueError("Username cannot be empty")
    if not password:
        raise ValueError("Password cannot be empty")

    logging.info(f"User {username} logged in")

def bar(email, phone):
    if not email:
        raise ValueError("Email cannot be empty")
    if not phone:
        raise ValueError("Phone cannot be empty")

    logging.info(f"User with email {email} and phone {phone} created")

使用装饰器函数，我们可以将输入验证和日志记录分离出来：

import logging

def validate_inputs(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        for arg in args:
            if not arg:
                raise ValueError(f"{arg.__name__} cannot be empty")
        for kwarg in kwargs.values():
            if not kwarg:
                raise ValueError(f"{kwarg.__name__} cannot be empty")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

def log_activity(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info(f"Activity: {func.__name__}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@validate_inputs
@log_activity
def foo(username, password):
    # function logic

@validate_inputs
@log_activity
def bar(email, phone):
    # function logic

现在，我们定义了两个装饰器函数 validate_inputs 和 log_activity。 validate_inputs 主要负责输入验证，而 log_activity 则负责日志记录。使用装饰器和原始函数，我们可以将这些关注点分离出来，使代码更加清晰。

3. 动态修改函数行为

Python中的函数是“一等公民”，这意味着函数可以像任何其他对象一样处理。装饰器函数可以利用这一点，动态修改函数的行为。

例如，以下代码中的函数需要在指定时间段内禁止访问：

import time

def foo():
    # function logic

def bar():
    # function logic

def buzz():
    # function logic

for func in [foo, bar, buzz]:
    start_time = time.time()
    func()
    end_time = time.time()
    time_taken = end_time - start_time
    if time_taken > 10:
        raise ValueError(f"{func.__name__} is disabled from 10pm to 6am")

使用装饰器函数，我们可以动态修改函数的行为，以便在指定时间段内禁止访问：

import time

def disable_during_sleep(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        current_time = time.localtime().tm_hour
        if 22 <= current_time or current_time < 6:
            raise ValueError(f"{func.__name__} is disabled from 10pm to 6am")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@disable_during_sleep
def foo():
    # function logic

@disable_during_sleep
def bar():
    # function logic

@disable_during_sleep
def buzz():
    # function logic

现在，我们定义了装饰器函数 disable_during_sleep，它会检查当前时间，并在指定时间段内禁用函数。使用装饰器和原始函数，我们可以动态修改函数的行为，以便在指定时间段内禁止访问。

结论

Python中的装饰器函数可以帮助我们优化代码，减少重复代码，分离关注点和动态修改函数行为。 装饰器函数是一种强大而灵活的工具，可以在不改变原始代码的情况下添加新的功能。 了解装饰器函数是Python编程中不可或缺的一部分。