Python小练习系列：用装饰器记录函数执行时间

🧩 Python小练习系列：用装饰器记录函数执行时间

本节是 Python 小练习系列的一个子题，带你理解并动手写出一个能实用、可拓展的装饰器。

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🎯 练习目标

• 理解 Python 装饰器（Decorator）的工作原理；
• 学会使用 @ 装饰器语法糖；
• 编写一个记录函数运行时间的装饰器；
• 掌握 functools.wraps 的正确使用方式；
• 探索装饰器进阶应用场景。

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🧠 一分钟理解什么是装饰器

"不改原函数的代码，就能给它增加功能？"

是的！装饰器是 Python 中的一种语法糖，它其实是一个返回函数的函数。装饰器常用于日志记录、权限验证、性能统计、缓存等场景。

举个例子：

def greet():
    print("Hello!")

# 给 greet 函数加个装饰器：
def shout_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before call!")
        func()
        print("After call!")
    return wrapper

greet = shout_decorator(greet)
greet()

输出：

Before call!
Hello!
After call!

换成语法糖的写法就是：

@shout_decorator
def greet():
    print("Hello!")

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💡 我们的练习：计时装饰器 @timeit

目标功能：

• 用 @timeit 装饰任意函数；
• 执行前记录函数名；
• 执行后打印运行时间（精确到毫秒）；
• 返回原函数的执行结果。

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🔧 步骤 1：基础版装饰器

import time

def timeit(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"⏱ 正在执行函数: {func.__name__}")
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"✅ 函数 {func.__name__} 执行完成，用时 {end - start:.4f} 秒")
        return result
    return wrapper

用法示例：

@timeit
def add(a, b):
    time.sleep(0.5)
    return a + b

print(add(10, 20))

输出：

⏱ 正在执行函数: add
✅ 函数 add 执行完成，用时 0.5003 秒
30

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⚠️ 步骤 2：加入 functools.wraps 避免元信息丢失

import functools

def timeit(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"⏱ 正在执行函数: {func.__name__}")
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"✅ 函数 {func.__name__} 执行完成，用时 {end - start:.4f} 秒")
        return result
    return wrapper

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🧪 步骤 3：再测几个函数

@timeit
def multiply(a, b):
    time.sleep(0.8)
    return a * b

@timeit
def say_hello(name):
    print(f"Hello, {name}!")

multiply(3, 4)
say_hello("Python")

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🚀 进阶挑战（可选）

1. 参数化装饰器（带参数的装饰器）

def timeit(verbose=True):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if verbose:
                print(f"⏱ 正在执行函数: {func.__name__}")
            start = time.time()
            result = func(*args, **kwargs)
            end = time.time()
            if verbose:
                print(f"✅ 函数 {func.__name__} 执行完成，用时 {end - start:.4f} 秒")
            return result
        return wrapper
    return decorator

@timeit(verbose=False)
def fast_add(a, b):
    return a + b

2. 装饰异步函数（使用 asyncio）

import asyncio

def async_timeit(func):
    @functools.wraps(func)
    async def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = await func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"✅ 异步函数 {func.__name__} 执行完成，用时 {end - start:.4f} 秒")
        return result
    return wrapper

@async_timeit
async def async_task():
    await asyncio.sleep(1)

asyncio.run(async_task())

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📌 总结

技能点	说明
@装饰器	增强函数功能的利器
*args, **kwargs	保证适配各种函数参数
functools.wraps	保持原函数元信息
参数化装饰器	更加灵活的扩展方式
异步函数装饰器	用于 async def 函数的异步装饰器

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📚 推荐练习拓展

• 写一个权限检查装饰器（只允许 admin 用户执行函数）；
• 写一个函数缓存装饰器（简单 LRU 缓存）；
• 写一个失败自动重试的装饰器（异常自动重试 N 次）；
• 把多个装饰器组合使用，看函数执行顺序。

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