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20个简单实用的Python装饰器

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20个简单实用的Python装饰器

上篇介绍了Python装饰器及相关学习资源：Python高阶函数与装饰器，这次整了网上一些简单实用的Python装饰器示例。

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，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"{func.__name__} took {end_time - start_time:.2f} seconds to execute.")
        return result
    return wrapper
 
 @timer
 def my_data_processing_function():
    # Your data processing code here
Python

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装饰器可以帮助缓存函数结果，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 <= 1:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
Python

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
Python

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"{func.__name__} - Result: {result}\n")
        return result
    return wrapper
    
 @log_results
 def calculate_metrics(data):
    # Your metric calculation code here
Python

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 {func.__name__}: {e}")
            return None
    return wrapper
 
 @suppress_errors
 def preprocess_data(data):
    # Your data preprocessing code here
Python

@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
Python

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 {attempts + 1} failed. Retrying in {delay} 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
Python

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 here
Python

9 @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 {func.__name__} start，- args: {args}, kwargs: {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Debugging {func.__name__} end，- return: {result}")
        return result
    return wrapper
    
 @debug
 def complex_data_processing(data, threshold=0.5):
    # Your complex data processing code here
Python

10 @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"{func.__name__} 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
Python

作者：Gabe A, M.Sc

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