Python 裝飾器總結

裝飾器是高階函數，裝飾器是對傳入函數的功能增強。

裝飾器的副作用：原函數對象的屬性都被替換了，而使用了裝飾器，查看到的函數對象屬性就變成裝飾器的函數對象了，如果需要查被裝飾的函數的屬性？對用原函數的屬性覆蓋掉裝飾器的屬性。

解決方法：

通過copy_properties函數將被包裝函數的屬性覆蓋掉包裝函數，凡是被裝飾的函數都需要更改函數的屬性，可以將復制屬性的函數做成裝飾器函數。做成通用函數。

裝飾器分為無參裝飾器和帶參裝飾器。

帶參裝飾器，是一個函數，函數作為他的形參，返回值是一個不帶參的裝飾器函數，使用@functionname(參數列表)方式調用，可以看做在裝飾器外層又加一層函數。

functools模塊

1：functools.update_wrapper(wrapper,warpped,assigned =WRAPPER_ASSIGNMENTS,updated = WRAPPER_UPDATES)類似copy_properties功能。

  1)Wrapper 包裝函數，被更新者，

  2)wrapped被包裝函數、數據源

  3)元組WRAPPER_ASSIGNMENTS中是要被覆蓋的屬性‘__module__’,’__name__’,’__qualname__’,’__annotations__’,模塊名，名稱，限定名，文檔，參數注解。

  4)元組WRAPPER_UPDATES中是要被更新的屬性，__dict__屬性字典

  5)增加一個__wrapped__屬性，保留著wrapped函數

2：functools.wraps(warpped,assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS,updated= WRAPPER_UPDATES)類似copy_properties功能。

    1)wrapped被包裝函數、數據源

    2)元組WRAPPER_ASSIGNMENTS中是要被覆蓋的屬性‘__module__’,’__name__’,’__qualname__’,’__annotations__’,模塊名，名稱，限定名，文檔，參數注解。

    3)元組WRAPPER_UPDATES中是要被更新的屬性，__dict__屬性字典

    4)增加一個__wrapped__屬性，保留著wrapped函數

3：reduce方法

refuce方法，可迭代對象不能位空：初始值沒提供就在可迭代對象中取一個元素。

4：partial 方法

偏函數，報函數部分的參數固定下來，相當于為部分的參數添加了為一個固定的默認值，形成一個新的函數并返回。從partial生成的新函數，是對原函數的封裝。

5：@dunctools.lur_cache(maxsize = 128，typed = false)

least-recently-used裝飾器,如果maxsize設置為None，則禁用LRU功能，并且緩存可以無線增長。當maxsize是二的冪時，lru功能執行的最好。如果typed設置為Ture,則不同類型的函數參數將單獨緩存。

lru_cache裝飾器應用

1: 使用前提:同樣的函數參數一定得到同樣的結果，函數執行時間很長，且需要多次執行。

2: 本質時函數調用的參數----à返回值

3: 缺點：不支持緩存過期，key無法過期，失效，不支持清除操作，不支持分布式，是一個單機的緩存。

4:使用場景：單機上需要空間換時間的地方，可以使用緩存來將計算變成快速的查詢。