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函数装饰器
知识点回顾：
- 装饰器的思想：进一步复用
- 函数的装饰器写法
- 注意内部函数的返回值
日常ctrl点进某个复杂的项目，发现函数定义上方有一个@xxx,它就是装饰器。装饰器本质上是一个 Python 函数，可以在不修改原函数代码的情况下，给函数添加额外功能。本质是如果让一个函数具备太多功能，那么他看起来就会比较乱，可读性比较差，如果把其中一部分相同甚至可以复用的功能用一个新的函数来调用，然后让2个函数同时实现，就会做到：
- 进一步封装了函数的一些用法，做到dry原则（don't repeat yourself）
- 使函数更加具有可读性
所以装饰器本身就是函数中调用其他函数，实现先拆分函数，再合并函数的功能
举个例子，假设你有一个函数 prime_nums() ，核心功能是筛选2-10000的质数并输出：
def is_prime(num):if num < 2:return Falseelif num == 2:return Trueelse:for i in range(2, num):if num % i == 0:return Falsereturn Truedef prime_nums():for i in range(2, 10000):if is_prime(i):print(i)prime_nums()现在要加入计算耗时的功能，一般会这样做：
import time
def is_prime(num):if num < 2:return Falseelif num == 2:return Trueelse:for i in range(2, num):if num % i == 0:return Falsereturn Truedef prime_nums():t1 = time.time()for i in range(2, 10000):if is_prime(i):print(i)t2 = time.time()print(f"执行时间：{t2 - t1}秒")prime_nums()但如果使用函数装饰器：
# 定义一个装饰器
def display_time(func): # 装饰器函数，接收一个函数func作为参数def wrapper(): # 定义一个内部函数，在装饰器中wrapper函数是一个常用的函数名，并非强制，约定俗成的t1 = time.time()func() # 直接调用原函数（无参数），这里的func()是指装饰器需要修饰的函数，在这里是prime_nums()t2 = time.time()print(f"执行时间: {t2 - t1} 秒")return wrapper # return wrapper是返回函数对象，如果是return wrapper()则是立即执行wrapper函数def is_prime(num):if num < 2:return Falseelif num == 2:return Trueelse:for i in range(2, num):if num % i == 0:return Falsereturn True@display_time # 相当于 prime_nums = display_time(prime_nums)
def prime_nums():for i in range(2, 10000):if is_prime(i):print(i)prime_nums()装饰函数就是在原函数的基础上套了个壳子wrapper() ，这个壳子里不仅有原函数，还有额外功能的函数实现：
✅ 外层的装饰器display_time函数：确实只是"取名+接收原函数"的入口
✅ wrapper函数：真正的"功能增强实现层"，不可或缺
如果原函数需要传入参数并且还要有返回值（比如传入参数maxnum，计算2-maxnum的质数的个数），那么定义装饰器函数的时候也要传入参数和传递返回值：
def display_time(func):def wrapper(*args, **kwargs): # 接收任意参数start = time.time()result = func(*args, **kwargs) # 执行原函数并保存返回值end = time.time()print(f"耗时: {end-start}秒")return result # 返回原函数的结果return wrapper这里提一下两个返回 return result 和 return wrapper ：
- return wrapper 属于外层display_time函数，在装饰器被应用时执行，返回包装后的函数对象
- return result 属于内层wrapper函数，在被装饰的原函数每次调用时执行，返回原函数的计算结果
作业：
编写一个装饰器 logger，在函数执行前后打印日志信息（如函数名、参数、返回值）
def logger(func):def wrapper(*args, **kwargs):print(f'执行函数：{func.__name__}，参数为：{args}，{kwargs}') # {}内不能使用解包操作符*result = func(*args, **kwargs)print(f'函数已执行，返回结果：{result}')return resultreturn wrapper@logger
def calculate_average(*args, **kwargs):if not args:return 0try:average = sum(args) / len(args) # 这里不用*是因为元组本身就是这两个函数的可迭代对象，# 比如sum((1,2,3))合法，但sum(1,2,3)不行，因为sum()只接受一个可迭代参数return averageexcept TypeError:print("错误：所有参数必须是数字")return 0print(f'[4, 8, 6.5, 15]的均值为：{calculate_average(4, 8, 6.5, 15)}')
print(f'空输入的均值为：{calculate_average()}')
print(f'非数字输入的均值为：{calculate_average("a", "b")}')执行函数：calculate_average，参数为：(4, 8, 6.5, 15)，{}
函数已执行，返回结果：8.375
[4, 8, 6.5, 15]的均值为：8.375
执行函数：calculate_average，参数为：()，{}
函数已执行，返回结果：0
空输入的均值为：0
执行函数：calculate_average，参数为：('a', 'b')，{}
错误：所有参数必须是数字
函数已执行，返回结果：0
非数字输入的均值为：0收获心得：
函数装饰器真的是第一次接触，新奇
今天终于把昨天讲的 *args 和 **kwargs 这种什么时候解包（加上*）什么时候不解包（不加*）搞清楚了，只在需要将元组或字典拆分为独立参数时才使用*args或**kwargs，其他情况直接使用元组或字典即可
@浙大疏锦行