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想象一下，您已经生产出非常好的蛋糕。现在，您的客户突然希望您用樱桃装饰蛋糕。公平的需求，但是如果我是你，我不想拆卸我的蛋糕机来添加将樱桃放在顶部的功能。
这不仅是因为我懒得重新审视机器的内部（至少这不是唯一的原因），而且因为这样做会违反许多工程原则：
- 耦合 - 我不应该做使系统紧密耦合的事情
- 单一责任 - 蛋糕机有单一的责任；它应该继续是其唯一责任
- 灵活性 - 如果客户会要求浆果而不是樱桃，我将不得不做到这一点。
，如果我们只制造一台机器，我们就可以解决所有这些问题，这只会用樱桃装饰蛋糕机制作的蛋糕。我们称其为装饰机。
它不仅可以解决上述问题，而且现在您还可以将其用于装饰樱桃的其他产品。
Decorator是Python中的设计模式，可减少代码重复并增加脱钩。
用法
我一直在研究一个具有大量计算的密集机器学习功能的系统：
@cpuseconds
def train():
"""
function to train a model
"""
…
@cpuseconds
def predict(data, model):
"""
function to predict using a model
"""
…
我们想查看每个客户消耗多少CPU秒（机器上的代码执行时间）以及什么功能。
正如我们在蛋糕机器中已经看到的那样，编辑这些宁静的功能不是一个好主意。因此，让我们做一个可以做到这一点的装饰器。
import time
def cpuseconds(func):
"""
decorator method
to calculate time elapsed
in execution of func
"""
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
response = func(*args, **kwargs)
time_elapsed = time.time()-start_time
with open('resource-util.txt','a+') as f:
f.write(f"{func.__name__},{time_elapsed}\n")
return response
return wrapper
现在，我们可以使用此装饰函数来装饰现有功能：
@cpuseconds
def train():
…
@cpuseconds
def predict(data, model):
…
运行这些功能时，您将拥有一个文件，其中包含有关每个功能调用时间利用率的记录。
请注意，您已经更改了功能的行为，而无需修改原始功能中的任何内容。计划和简单。
但是，这个故事还有更多。在进行进一步之前，让我们使用dunder方法__doc__打印原始函数的文档字符串。
>>> train.__doc__
decorator method
to calculate time elapsed
in execution of func
糟糕。这不是我们期望的。要了解为什么，我们需要深入研究，看看如何在Python实施装饰师。
这个怎么做的
装饰师在一流功能的概念上发挥作用。这只是意味着Python中的功能像其他任何对象一样对待。
您可以将功能传递为其他功能的参数，例如通过字符串，整数和任何其他Python对象。
在上面的示例中，通过使用cpuseconds Decorator，我们实际上是在函数cpuseconds中传递“火车”功能，该功能实际上返回了其他功能，该功能实际上返回了另一个功能。这几乎是相同的，但顶部有樱桃。
因此，这意味着火车顶部的@cpuseconds转换为：
train = cpuseconds(train)
我们将火车变量指向新功能。请注意，新功能的输出是一个函数，尚未执行。
这意味着我们实际上并没有调用我们的原始火车功能，因为变量列车已被重新分配到其他东西 - 巧合的是具有原始火车功能的某些特征（例如，返回相同的响应），但没有train功能本身。
因此，看到train.__doc__甚至train.__name__的变化也就不足为奇了。
@functools.wraps
幸运的是，Python有一个内置的装饰师@functools.wraps。您可以使用此装饰器来装饰包装器功能。这将将原始功能的某些属性（例如__doc__，__name__等）复制到包装器功能，从而保留信息。
from functools import wraps
def cpuseconds(func):
@wraps
def wrapper(*args, **kwargs):
…
return wrapper
现在让我们再试一次：
train.__doc__
function to train a model
@wraps在锁定多个装饰器时也很方便。
结论
这是关于装饰商及其现实世界用例的工作的深入文章。我们在本文中没有触摸其他主题，例如，基于类的装饰器，装饰器功能中的争论等等
。