Python学习——02-Python基础——【6-函数闭包与装饰器】

1.装饰器

1. 什么是装饰器

器即函数

装饰即修饰，意指为其他函数添加新功能

装饰器定义：本质就是函数，功能是为其他函数添加新功能

2.装饰器需要遵循的原则

1.不修改被装饰函数的源代码（开放封闭原则）

2.为被装饰函数添加新功能后，不修改被修饰函数的调用方式

3.实现装饰器知识储备

装饰器=高阶函数+函数嵌套+闭包

4.高阶函数

高阶函数定义:
1.函数接收的参数是一个函数名

2.函数的返回值是一个函数名

3.满足上述条件任意一个,都可称之为高阶函数

1.高阶函数示范

def foo():
    print('我的函数名作为参数传给高阶函数')
def gao_jie1(func):
    print('我就是高阶函数1,我接收的参数名是%s' %func)
    func()

def gao_jie2(func):
    print('我就是高阶函数2,我的返回值是%s' %func)
    return func

gao_jie1(foo)
gao_jie2(foo)

输出：

我就是高阶函数1,我接收的参数名是<function foo at 0x00000191572D1F28>
我的函数名作为参数传给高阶函数
我就是高阶函数2,我的返回值是<function foo at 0x00000191572D1F28>

2.把函数当做参数传给高阶函数

#高阶函数应用1:把函数当做参数传给高阶函数
import time
def foo():
    print('from the foo')

def timmer(func):
    start_time=time.time()
    func()
    stop_time=time.time()
    print('函数%s 运行时间是%s' %(func,stop_time-start_time))
timmer(foo)
#总结:我们确实为函数foo增加了foo运行时间的功能,但是foo原来的执行方式是foo(),现在我们需要调用高阶函数timmer(foo),改变了函数的调用方式

输出:

from the foo
函数<function foo at 0x000001DEFDDC1F28> 运行时间是0.0

3.函数返回值是函数名

#高阶函数应用2:把函数名当做参数传给高阶函数,高阶函数直接返回函数名
import time
def foo():
    print('from the foo')

def timmer(func):
    start_time=time.time()
    return func
    stop_time=time.time()
    print('函数%s 运行时间是%s' %(func,stop_time-start_time))
foo=timmer(foo)
foo()
#总结:我们确实没有改变foo的调用方式,但是我们也没有为foo增加任何新功能

输出：

#高阶函数应用2:把函数名当做参数传给高阶函数,高阶函数直接返回函数名
import time
def foo():
    print('from the foo')

def timmer(func):
    start_time=time.time()
    return func
    stop_time=time.time()
    print('函数%s 运行时间是%s' %(func,stop_time-start_time))
foo=timmer(foo)
foo()
#总结:我们确实没有改变foo的调用方式,但是我们也没有为foo增加任何新功能

高阶函数总结
1.函数接收的参数是一个函数名
　　作用:在不修改函数源代码的前提下,为函数添加新功能,
　　不足:会改变函数的调用方式
2.函数的返回值是一个函数名
　　作用:不修改函数的调用方式
　　不足:不能添加新功能

5.函数嵌套

1 def father(name):
 2     print('from father %s' %name)
 3     def son():
 4         print('from son')
 5         def grandson():
 6             print('from grandson')
 7         grandson()
 8     son()
 9 
10 father('林海峰')

输出：

from the foo

6.闭包

闭包：闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。函数式编程是一种编程范式 (而面向过程编程和面向对象编程也都是编程范式)。在面向过程编程中，我们见到过函数(function)；在面向对象编程中，我们见过对象(object)。函数和对象的根本目的是以某种逻辑方式组织代码，并提高代码的可重复使用性(reusability)。闭包也是一种组织代码的结构，它同样提高了代码的可重复使用性。

1 '''
 2 闭包:在一个作用域里放入定义变量,相当于打了一个包
 3 '''
 4 def father(name):
 5     def son():
 6         # name='alex'
 7         print('我爸爸是 [%s]' %name)
 8         def grandson():
 9             # name='wupeiqi'
10             print('我爷爷是 [%s]' %name)
11         grandson()
12     son()
13 
14 father('caofu')

输出：

我爸爸是 [caofu]
我爷爷是 [caofu]

 

 

2.无参装饰器

1.无参装饰器

无参装饰器=高级函数+函数嵌套

基本框架

1 #这就是一个实现一个装饰器最基本的架子
2 def timer(func):
3     def wrapper():
4         func()
5     return wrapper

加上参数

1 def timer(func):
2     def wrapper(*args,**kwargs):
3         func(*args,**kwargs)
4     return wrapper

加上功能

1 import time
2 def timer(func):
3     def wrapper(*args,**kwargs):
4         start_time=time.time()
5         func(*args,**kwargs)
6         stop_time=time.time()
7         print('函数[%s],运行时间是[%s]' %(func,stop_time-start_time))
8     return wrapper

加上返回值

1 import time
2 def timer(func):
3     def wrapper(*args,**kwargs):
4         start_time=time.time()
5         res=func(*args,**kwargs)
6         stop_time=time.time()
7         print('函数[%s],运行时间是[%s]' %(func,stop_time-start_time))
8         return res
9     return wrapper

使用装饰器

1 def cal(array):
2     res=0
3     for i in array:
4         res+=i
5     return res
6 
7 cal=timer(cal)
8 cal(range(10))

语法糖@

1 @timer  #@timer就等同于cal=timer(cal)
2 def cal(array):
3     res=0
4     for i in array:
5         res+=i
6     return res
7 
8 cal(range(10))

2.装饰器应用示例

user_list=[
    {'name':'alex','passwd':'123'},
    {'name':'linhaifeng','passwd':'123'},
    {'name':'wupeiqi','passwd':'123'},
    {'name':'yuanhao','passwd':'123'},
]

current_user={'username':None,'login':False}

def auth_deco(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        if current_user['username'] and current_user['login']:
            res=func(*args,**kwargs)
            return res
        username=input('用户名: ').strip()
        passwd=input('密码: ').strip()

        for index,user_dic in enumerate(user_list):
            if username == user_dic['name'] and passwd == user_dic['passwd']:
                current_user['username']=username

                current_user['login']=True
                res=func(*args,**kwargs)
                return res
                break
        else:
            print('用户名或者密码错误,重新登录')

    return wrapper

@auth_deco
def index():
    print('欢迎来到主页面')

@auth_deco
def home():
    print('这里是你家')

def shopping_car():
    print('查看购物车啊亲')

def order():
    print('查看订单啊亲')

print(user_list)
# index()
print(user_list)
home()

输出：

[{'name': 'alex', 'passwd': '123'}, {'name': 'linhaifeng', 'passwd': '123'}, {'name': 'wupeiqi', 'passwd': '123'}, {'name': 'yuanhao', 'passwd': '123'}]
[{'name': 'alex', 'passwd': '123'}, {'name': 'linhaifeng', 'passwd': '123'}, {'name': 'wupeiqi', 'passwd': '123'}, {'name': 'yuanhao', 'passwd': '123'}]
用户名: 

2.带参装饰器

user_list=[
    {'name':'alex','passwd':'123'},
    {'name':'linhaifeng','passwd':'123'},
    {'name':'wupeiqi','passwd':'123'},
    {'name':'yuanhao','passwd':'123'},
]

current_user={'username':None,'login':False}
def auth(auth_type='file'):
    def auth_deco(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            if auth_type == 'file':
                if current_user['username'] and current_user['login']:
                    res=func(*args,**kwargs)
                    return res
                username=input('用户名: ').strip()
                passwd=input('密码: ').strip()

                for index,user_dic in enumerate(user_list):
                    if username == user_dic['name'] and passwd == user_dic['passwd']:
                        current_user['username']=username
                        current_user['login']=True
                        res=func(*args,**kwargs)
                        return res
                        break
                else:
                    print('用户名或者密码错误,重新登录')
            elif auth_type == 'ldap':
                print('巴拉巴拉小魔仙')
                res=func(*args,**kwargs)
                return res
        return wrapper
    return auth_deco


#auth(auth_type='file')就是在运行一个函数,然后返回auth_deco,所以@auth(auth_type='file')
#就相当于@auth_deco,只不过现在,我们的auth_deco作为一个闭包的应用,外层的包auth给它留了一个auth_type='file'参数
@auth(auth_type='ldap')
def index():
    print('欢迎来到主页面')

@auth(auth_type='ldap')
def home():
    print('这里是你家')

def shopping_car():
    print('查看购物车啊亲')

def order():
    print('查看订单啊亲')

# print(user_list)
index()
# print(user_list)
home()

输出：

巴拉巴拉小魔仙
欢迎来到主页面
巴拉巴拉小魔仙
这里是你家

3.超时装饰器

最近工作有点多，趁周末有空，继续分享我在学习和使用python过程中的一些小tips。

有没有遇到过这样的事情：对数据库执行插入或更新操作，因为数据量大或其他原因，导致此次操作非常耗时，有时甚至等上好几个小时，也无法完成。很郁闷，怎么操作不超时啊？因为数据库配置时超时时间很长，并且有些操作又是需要很长时间的，所以不能修改默认的超时时间。

因为客观条件不允许，我们不能靠数据库超时来终止此次操作，所以必须要在自己的方法逻辑模块里实现超时检测的功能。

在python里有没有可以不用修改原来的方法内部逻辑，就能实现超时检测呢？肯定有啦，就是利用装饰器。装饰器是什么？在博客园找到了一篇介绍文章：函数和方法装饰漫谈(Function decorator)。

废话听完，我现在介绍主角出场：超时装饰器，timeout decorator。

超时检测逻辑：启动新子线程执行指定的方法，主线程等待子线程的运行结果，若在指定时间内子线程还未执行完毕，则判断为超时，抛出超时异常，并杀掉子线程；否则未超时，返回子线程所执行的方法的返回值。

在实现过程中，发现python默认模块里是没有方法可以杀掉线程的，怎么办呢？当然先问问google或百度，果然，keill thread这个关键词很热门，很快就搜索到我想要的东西了:"Kill a thread in Python"，就是以下这个KThread类，它继承了threading.Thread，并添加了kill方法，让我们能杀掉它：

import sys,threading,time


class KThread(threading.Thread):

    """A subclass of threading.Thread, with a kill()

    method.



    Come from:

    Kill a thread in Python:

    http://mail.python.org/pipermail/python-list/2004-May/260937.html

    """

    def __init__(self, *args, **kwargs):

        threading.Thread.__init__(self, *args, **kwargs)

        self.killed = False



    def start(self):

        """Start the thread."""

        self.__run_backup = self.run

        self.run = self.__run      # Force the Thread to install our trace.

        threading.Thread.start(self)



    def __run(self):

        """Hacked run function, which installs the

        trace."""

        sys.settrace(self.globaltrace)

        self.__run_backup()

        self.run = self.__run_backup



    def globaltrace(self, frame, why, arg):

        if why == 'call':

          return self.localtrace

        else:

          return None



    def localtrace(self, frame, why, arg):

        if self.killed:

          if why == 'line':

            raise SystemExit()

        return self.localtrace



    def kill(self):

        self.killed = True



class Timeout(Exception):

    """function run timeout"""



def timeout(seconds):

    """超时装饰器，指定超时时间

    若被装饰的方法在指定的时间内未返回，则抛出Timeout异常"""

    def timeout_decorator(func):

        """真正的装饰器"""



        def _new_func(oldfunc, result, oldfunc_args, oldfunc_kwargs):

            result.append(oldfunc(*oldfunc_args, **oldfunc_kwargs))



        def _(*args, **kwargs):

            result = []

            new_kwargs = { # create new args for _new_func, because we want to get the func return val to result list

                'oldfunc': func,

                'result': result,

                'oldfunc_args': args,

                'oldfunc_kwargs': kwargs

            }

            thd = KThread(target=_new_func, args=(), kwargs=new_kwargs)

            thd.start()

            thd.join(seconds)

            alive = thd.isAlive()

            thd.kill() # kill the child thread

            if alive:

                raise Timeout(u'function run too long, timeout %d seconds.' % seconds)

            else:

                return result[0]

        _.__name__ = func.__name__

        _.__doc__ = func.__doc__

        return _

    return timeout_decorator


@timeout(5)

def method_timeout(seconds, text):

    print('start', seconds, text)

    time.sleep(seconds)

    print('finish', seconds, text)

    return seconds


method_timeout(6,'asdfasdfasdfas')