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衡量装饰器的额外开销

您的主管写了一个名为 check_everything() 的装饰器，自认为特别棒，并坚持要您在函数上使用它。然而，您发现一旦用它来装饰函数，运行速度会慢很多。您需要说服主管，这个装饰器给函数增加了过多的处理时间。为此，您将测量装饰后的函数运行所需时间，并与未装饰函数本该用时进行对比。这是相关的装饰器：

def check_everything(func):
  @wraps(func)
  def wrapper(*args, **kwargs):
    check_inputs(*args, **kwargs)
    result = func(*args, **kwargs)
    check_outputs(result)
    return result
  return wrapper

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Python 函数编写

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练习说明

  • 通过调用原始函数而非装饰后的版本来完成比较。使用您主管的装饰器中 wraps() 语句为被装饰函数添加的属性来访问原始函数。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

@check_everything
def duplicate(my_list):
  """Return a new list that repeats the input twice"""
  return my_list + my_list

t_start = time.time()
duplicated_list = duplicate(list(range(50)))
t_end = time.time()
decorated_time = t_end - t_start

t_start = time.time()
# Call the original function instead of the decorated one
duplicated_list = duplicate.____(list(range(50)))
t_end = time.time()
undecorated_time = t_end - t_start

print('Decorated time: {:.5f}s'.format(decorated_time))
print('Undecorated time: {:.5f}s'.format(undecorated_time))
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