python 함수 장식기(Decorator) 구현 방법

장식기는 본질적으로Python 함수나 클래스입니다. 다른 함수나 클래스는 코드 수정이 필요 없는 전제에서 추가 기능을 추가할 수 있습니다. 장식기의 반환값도 함수/클래스 대상입니다.그것은 기존 함수/클래스에 기록 로그, 시간 통계, 성능 테스트 등을 추가하는 데 자주 사용된다.
먼저 카운트다운 함수를 정의합니다. 이 함수의 기능은 매우 간단합니다. 바로 n을 현재 값에서 0으로 줄이는 것입니다.

def countdown(n):
 while n > 0:
  print('time' + str(n))
  n -= 1

print(countdown.__name__)

프로그램 출력:
countdown
1. 함수에 로그 장식기 추가
만약countdown의 기능을 강화하려면 함수 호출 전후에 로그를 자동으로 출력하고 함수 자체의 기능을 수정하고 싶지 않습니다.코드가 실행되는 동안 동적으로 기능을 추가하는 방식을 장식기(Decorator)라고 부른다.
로그를 인쇄할 수 있는 decorator는 다음과 같이 정의할 수 있습니다.

def log(func):
  def wrapper(*args, **kw):
    print('call %s().' % func.__name__)
    return func(*args, **kw)
  return wrapper

그리고 우리는 Python의 @ 문법을 빌려 decorator를 함수의 정의에 두었다.

@log
def countdown(n):
 while n > 0:
  print('time:' + str(n))
  n -= 1

countdown(10)

프로그램 출력:
call countdown().
time:10
time:9
time:8
time:7
time:6
time:5
time:4
time:3
time:2
time:1
하지만 함수의name:

print(countdown.__name__)

프로그램 출력:
wrapper
우리는 함수의 메타데이터 정보가 바뀌었다는 것을 발견했다. 이것은 분명히 우리가 원하는 결과가 아니다.
2. 데코더에서 메타데이터 복사
함수의 메타데이터 정보를 모두 보존하기 위해서, 우리는 파이썬이 제공하는functools 라이브러리의 @wraps 장식기를 직접 사용할 수 있습니다.

from functools import wraps

def log(func):
  @wraps(func)
  def wrapper(*args, **kw):
    print('call %s().' % func.__name__)
    return func(*args, **kw)
  return wrapper

@log
def countdown(n):
 while n > 0:
  print('time:' + str(n))
  n -= 1

print(countdown.__name__)

프로그램 출력:
countdown
3. 함수에 타이머 장식기 추가
함수 장식기를 추가하는 방법은 이미 명확하게 설명되었는데, 이제 완전한 함수 시간 소모 장식기를 실현합니다.

import time
from functools import wraps

def TimeCost(func):
 @wraps(func)
 def wrapper(*arg, **kwargs):
  start = time.time()
  result = func(*args, **kwargs)
  end = time.time()
  print(func.__name__, end - start)
  return result
 return wrapper

@TimeCost
def countdown(n):
 while n > 0:
  print('time:' + str(n))
  n -= 1

countdown(10000)

함수 출력:
('countdown', 0.0004801750183105469)
참고 자료:
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017451662295584
Python Cookbook 중국어 버전
이상은python 함수 장식기(Decorator)를 어떻게 실현하는지에 대한 상세한 내용입니다. 더 많은python 함수 장식기에 대한 자료는 저희 다른 관련 글을 주목해 주십시오!