44. 使用函数装饰器

╰半夏微凉° 2023-07-05 11:51 12阅读 0赞

某些时候我们想问多个函数统一添加某种功能，比如计时统计、记录日志、缓存运算结果等等。我们不想在每个函数内添加完全相同的代码，如何更好的达成目的呢？

要求：不在每个函数内添加完全相同的代码的前提下实现功能。

解决方案：

定义装饰器函数，用它生成一个在原函数基础上添加了新功能的函数，替代原函数。

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*  对于装饰器decorator：

Python的装饰器decorator本质上是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后返回一个新的函数，可以让该函数在不改动源代码的情况下增加其他新功能。

Python通过一个语法糖`@`符号来使用decorator，这样可以避免编写`f = decorate(f)`这样形式的代码。所谓的语法糖便是你不使用也可以完成任务，但是使用它可以让你的代码更简洁。

对于装饰器，需要记住的就是

@decorate
    def f():
        pass

其中，

@decorate   等价于  f = decorate(f)

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*  方案示例：

1. 斐波那契数列
    
    def fib(n):
        if n <= 1:
            return 1
        return fib(n-1) + fib(n-2)
    
    print(fib(50))
    
    2. 走台阶问题
    # 台阶有100阶，一个人每次可以走1~3阶。有多少种走法？
    
    def climb(n, steps):
        count = 0
        if n == 0:
            count = 1
        elif n > 0:
            for step in steps:
                count += climb(n-step, steps)
        return count
    
    print(climb(100, (1, 2, 3)))

对于求斐波那契数列，递归过程中会反复求值，造成算法效率低；走台阶问题也是如此。

如何提高上面两函数的算法效率，可以通过装饰器函数来缓存运算结果。

def memo(func):
        cache = { }
        def wrap(*args):
            res = cache.get(args)
            if not res:
                res = cache[args] = func(*args)
            return res
        return wrap
    
    @memo               #等价于 fib = memo(fib)
    def fib(n):
        if n <= 1:
            return 1
        return fib(n-1) + fib(n-2)
    
    print(fib(50))
    
    @memo               #等价于 climb = memo(climb)
    def climb(n, steps):
        count = 0
        if n == 0:
            count = 1
        elif n > 0:
            for step in steps:
                count += climb(n-step, steps)
        return count
    
    print(climb(100, (1, 2, 3)))

结果：

20365011074
    180396380815100901214157639

有了装饰器函数装饰之后，会很快得到运算结果，大大提高了算法效率。

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