十个简单但很有用的Python装饰器 _Python装饰器

装饰器（Decorators）是Python/ target=_blank class=infotextkey>Python中一种强大而灵活的功能，用于修改或增强函数或类的行为。装饰器本质上是一个函数，它接受另一个函数或类作为参数，并返回一个新的函数或类。它们通常用于在不修改原始代码的情况下添加额外的功能或功能。

文章插图
装饰器的语法使用@符号，将装饰器应用于目标函数或类。下面我们将介绍10个非常简单但是却很有用的自定义装饰器。
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，我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 timedef 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 resultreturn wrapper @timer def my_data_processing_function():# Your data processing code here

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【十个简单但很有用的Python装饰器】在数据科学中，我们经常使用计算成本很高的函数。@memoize装饰器帮助我缓存函数结果，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] = resultreturn resultreturn wrapper @memoize def fibonacci(n):if n <= 1:return nreturn fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

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 hereif 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

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 resultreturn wrapper @log_results def calculate_metrics(data):# Your metric calculation code here

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 Nonereturn wrapper @suppress_errors def preprocess_data(data):# Your data preprocessing code here

@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 resultelse:raise ValueError("Invalid output. Please check your function logic.")return wrapper @validate_output def clean_data(data):# Your data cleaning code here

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 timedef retry(max_attempts, delay):def decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):attempts = 0while attempts < max_attempts:try:return func(*args, **kwargs)except Exception as e:print(f"Attempt {attempts + 1} failed. Retrying in {delay} seconds.")attempts += 1time.sleep(delay)raise Exception("Max retry attempts exceeded.")return wrapperreturn decorator @retry(max_attempts=3, delay=2) def fetch_data_from_api(api_url):# Your API data fetching code here

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