Question

为了展示函数装饰器的各种各样能力的一个特殊样例，让我们来看一种不同的应用场景。下一个装饰器将对一个装饰的函数的调用进行计时——既有针对一次调用的时间，也有所有调用的总的时间。该装饰器应用于两个函数，以便比较列表解析和map内置调用所需的时间（为了便于比较，参见本书第20章中另一个非装饰器的示例，它可以作为这里的计时迭代替代方案）：

在这个例子中，一种非装饰器的方法允许主体函数用于计时或不用于计时，但是，当需要计时的时候，它也会使调用签名变得复杂（我们需要在每个调用的时候添加代码，而不是在def中添加一次代码），并且可能没有直接的方法来保证一个程序中的所有列表生成器调用可以通过计时器逻辑路由，在找到所有签名并潜在地修改它们方面有所不足。

在Python 2.6中运行的时候，这个文件的self测试代码的输出如下：

测试细微差别：我没有在Python 3.0下运行这段代码，因为正如第14章所介绍的，map内置函数在Python 3.0中返回一个迭代器，而不是像在Python 2.6中那样返回一个实际的列表。由此，Python 3.0的map不能和一个列表解析的工作直接对应（即，map测试实际上在Python 3.0中没有花时间）。

如果你想要在Python 3.0下运行这段代码，那么就使用list(map())来迫使它像列表解析那样构建一个列表，否则，就不是真正地进行同类比较。然而，不要在Python 2.6中这么做，如果这么做了，map测试将会负责构建两个列表，而不是一个。

如下的代码可能会对Python 2.6和Python 3.0都公平，然而要注意，尽管这会使得Python 2.6和Python 3.0中列表解析和map之间的比较更公平，但因为range在Python 3.0中也是一个迭代器，因此Python 2.6和Python 3.0的结果不会直接比较：

最后，正如我们在本书的模块部分所了解到的，如果你想要能够在其他模块中重用这个装饰器，应该在文件的底部一个__name__=='__main__'测试的下面缩进self测试代码，以便只有当文件运行的时候才运行它，而不是当导入它的时候运行。然而，我们不会这么做，因为打算给代码添加另一个功能。