python之装饰器实践

有以下函数：

def func_test():
    lists = []
    for i in range(10000000):
        lists.append(i)

想要统计这个函数的调用时长怎么办？？？

一般解法：

def func_test():
    start_time = time.time()
    lists = []
    for i in range(10000000):
        lists.append(i)
    end_time = time.time()
    run_time = end_time - start_time
    print("函数调用执行时长："+str(run_time))

这时候又来个函数

def func_test_new():
    lists = []
    for i in range(10000000):
        i *= 2
        lists.append(i)

又要统计函数执行时长。。。这个时候如果再直接修改函数中的代码当然可以达到目的，但是看着就相当不舒服了，相同的代码需要写N次，在这种情况下，python提供了一种解决方案：使用装饰器

以上代码就可以修改为：

import time


def time_diff(func_name):
    # func_name 为 外部传入的函数，注意：不带()
    def wrapper():
        # wrapper 为包装器，实现了需要增强原函数功能的部分
        start_time = time.time()
        print("开始执行的时间：" + str(start_time))
        func_name()  # 调用原函数的位置
        end_time = time.time()
        print("结束执行的时间：" + str(end_time))
        run_time = end_time - start_time
        print("函数执行的时长：" + str(run_time))
        return func_name()  # 包装器执行完，将原函数返回

    return wrapper()  # 将包装器执行结果返回给装饰器


@time_diff
def func_test():
    lists = []
    for i in range(10000000):
        lists.append(i)


@time_diff
def func_test_new():
    lists = []
    for i in range(10000000):
        i *= 2
        lists.append(i)

@time_diff  标识为装饰器的用法

PS：其实Python装饰器和Java中的注解用法类似，但是实现会简单很多，后续会写一篇小论文，用来解释装饰器执行原理，祝大家日进斗金。