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5月16日day27打卡

news 来源：原创 2025/6/15 17:09:43

函数专题2：装饰器

知识点回顾：

装饰器的思想：进一步复用
函数的装饰器写法
注意内部函数的返回值

作业：

编写一个装饰器 logger，在函数执行前后打印日志信息（如函数名、参数、返回值）

@logger
def multiply(a, b):return a * bmultiply(2, 3)  
# 输出:
# 开始执行函数 multiply，参数: (2, 3), {}
# 函数 multiply 执行完毕，返回值: 6

作业代码：

def logger(func):def wrapper(*args, **kwargs):  # args 是元组，kwargs 是字典print(f"开始执行函数 {func.__name__}，参数: {args}, {kwargs}")result = func(*args, **kwargs)print(f"函数 {func.__name__} 执行完毕，返回值: {result}")return resultreturn wrapper@logger
def multiply(a, b):return a * b multiply(2, 3)  # 调用 multiply 函数，观察日志输出

func.__name__ 是「被装饰函数的名字」（比如这里 multiply 函数被装饰，func.__name__ 就是字符串 'multiply'）；
result 是「被装饰函数执行后的返回值」（比如 multiply(2,3) 会返回 6，所以 result 就是 6）；
整行代码会输出类似这样的信息：函数 multiply 执行完毕，返回值: 6。

举个例子，当你调用 multiply(2, 3) 时，原函数会计算 2*3=6，这行代码就会在计算完成后「报个信」：「注意哦，multiply 函数跑完啦，它的结果是 6」。这样你就能清楚看到函数的执行结果是否符合预期。

import time# 定义一个装饰器
def display_time(func):def wrapper(): # 定义一个内部函数，在装饰器中wrapper函数是一个常用的函数名，并非强制，约定俗成的start_time = time.time()func()  # 直接调用原函数（无参数），这里的func()是指装饰器需要修饰的函数，在这里是prime_nums()end_time = time.time()print(f"执行时间: {end_time - start_time} 秒")return wrapper # return wrapper是返回函数对象，如果是return wrapper()则是立即执行wrapper函数
# 继续定义判断质数的函数
def is_prime(num):"""判断一个数是否为素数"""if num < 2:return Falseelif num == 2:return Trueelse:for i in range(2, num):if num % i == 0:return Falsereturn True# 装饰器的标准写法
@display_time
def prime_nums(): # 这2行是一个整体"""找出2到10000之间的所有素数并打印"""for i in range(2, 10000):if is_prime(i):print(i)prime_nums()
# 执行时间每次都会变，但是变动不大，一般计算稳定的执行时间我们都是重复1000遍，然后取平均

有个函数叫 prime_nums()它的任务是「计算一堆素数」，现在用 display_time 装饰它。就像给这个函数请了个「计时小助手」：

当你调用 prime_nums() 时，实际会先触发小助手的工作流程：

小助手看一眼手表（记录开始时间）；
小助手拍一下 prime_nums 的肩膀说：「该你干活了！」（这就是 func()，让原函数执行计算素数的操作）；
等 prime_nums 干完活，小助手再看一眼手表（记录结束时间）；
最后小助手告诉你：「刚才干活用了 X 秒」。

如果没有 func() 这行，小助手就只会看手表，但 prime_nums 根本不会去计算素数——原函数的功能就被装饰器「吞掉」了，这显然不是我们想要的。所以 func() 是在确保「原函数的活必须正常干」，装饰器只是在旁边记录时间而已。

import timedef display_time(func):"""支持任意参数的时间统计装饰器"""def wrapper(*args, **kwargs):  # 接收任意数量的位置参数和关键字参数t1 = time.time()result = func(*args, **kwargs)  # 将参数传递给原函数，注意之前的无参数写法和现在不同t2 = time.time()print(f"函数执行时间: {t2 - t1} 秒")return result  # 返回原函数的返回值return wrapper@display_time
def add(a, b):return a + badd(3, 5)  # 正常接收参数并计算

wrapper 可以理解为装饰器给原函数「定制的执行流程」，它的作用是把原函数的功能和装饰器要添加的额外功能（比如计时）整合在一起。

假设你有一个函数 prime_nums()（功能是「计算素数」），现在用 display_time 装饰它（目标是「统计计算素数花了多久」）。这时候 wrapper 就像一个「中间人」：
当你调用 prime_nums() 时，实际执行的是 wrapper 函数的逻辑：

wrapper 先做准备工作：记录开始时间（start_time = time.time()）；
然后让原函数 prime_nums 正常执行（func()）；
原函数执行完后，wrapper 做收尾工作：记录结束时间，计算耗时并打印（end_time = time.time() 和 print(...)）。

简单说，wrapper 是装饰器用来「包裹」原函数的一层壳——它既保留了原函数的功能（通过 func() 调用），又在原功能的前后添加了新功能（这里是计时）。没有 wrapper，装饰器就无法在不修改原函数代码的情况下，给原函数「附加」新功能。

*args和**kwargs这俩是装饰器里的「参数搬运工」，专门负责把你调用函数时传的参数「搬」给原函数用。

举个例子：
你定义了 add(a, b) 函数，调用时写 add(3, 5)，这里的 3 和 5 是传给 add 的参数。但因为 add 被 display_time 装饰过，实际调用的是 wrapper 函数。这时候：

*args 会把 3, 5 这类「按顺序传的参数」（位置参数）打包成一个小箱子（元组）存起来（比如 args = (3, 5)）；
如果调用时用了 add(a=3, b=5) 这种「带名字的参数」（关键字参数），**kwargs 会把它们打包成一个小字典存起来（比如 kwargs = {'a':3, 'b':5}）。

然后 wrapper 里的 func(*args, **kwargs) 会把这两个箱子拆开，把参数原样传给原函数 add——这样 add 就能正常用 a=3, b=5 计算加法了。

简单说：*args 和 **kwargs 是为了让装饰器能适配「任何有参数的函数」——不管原函数要传几个参数、是哪种参数（位置/关键字），它们都能帮你「搬」过去，保证原函数正常工作

@浙大疏锦行

函数专题2：装饰器

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