10个简单但很有用的Python装饰器

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 time

def timer(func):

  def wrapper(*args, **kwargs):

      start_time = time.time()

      result = func(*args, **kwargs)

      end_time = time.time()

      print(f" took seconds to execute.")

      return result

  return wrapper

@timer

def 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] = result

      return result

  return wrapper

@memoize

def fibonacci(n):

  if n

      return n

  return 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 here

      if valid_data:

          return func(*args, **kwargs)

      else:

          raise ValueError("Invalid data. Please check your inputs.")

return wrapper

@validate_input

def 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" - Result: \n")

      return result

return wrapper

@log_results

def 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 : ")

          return None

return wrapper

@suppress_errors

def 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 result

      else:

          raise ValueError("Invalid output. Please check your function logic.")

return wrapper

@validate_output

def 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 time

def retry(max_attempts, delay):

  def decorator(func):

      def wrapper(*args, **kwargs):

          attempts = 0

          while attempts < max_attempts:

              try:

                  return func(*args, **kwargs)

              except Exception as e:

                  print(f"Attempt failed. Retrying in seconds.")

                  attempts += 1

                  time.sleep(delay)

          raise Exception("Max retry attempts exceeded.")

      return wrapper

  return 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 plt

def visualize_results(func):

  def wrapper(*args, **kwargs):

      result = func(*args, **kwargs)

      plt.figure()

      # Your visualization code here

      plt.show()

      return result

  return wrapper

@visualize_results

def analyze_and_visualize(data):

  # Your combined analysis and visualization code here9、@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 - args: , kwargs: ")

      return func(*args, **kwargs)

return wrapper

@debug

def complex_data_processing(data, threshold=0.5):

  # Your complex data processing code here10、@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 warnings

def deprecated(func):

  def wrapper(*args, **kwargs):

      warnings.warn(f" is deprecated and will be removed in future versions.", DeprecationWarning)

      return func(*args, **kwargs)

  return wrapper

@deprecated

def 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。

作者：Gabe A, M.Sc