Python 装饰器详解
装饰器是 Python 中一种强大的语法特性,它允许在不修改原函数代码的情况下动态地扩展函数的功能。装饰器本质上是一个高阶函数,它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数。
基本装饰器
1. 简单装饰器示例
def my_decorator(func):def wrapper():print("函数执行前")func()print("函数执行后")return wrapper@my_decorator
def say_hello():print("Hello!")say_hello()
输出:
函数执行前
Hello!
函数执行后
2. 装饰器的工作原理
@my_decorator
语法糖等价于say_hello = my_decorator(say_hello)
my_decorator
接收say_hello
函数作为参数- 返回
wrapper
函数,它"包裹"了原函数
带参数的装饰器
1. 函数带参数的装饰器
def decorator_with_args(func):def wrapper(name):print(f"准备调用 {func.__name__}")func(name)print(f"{func.__name__} 调用完成")return wrapper@decorator_with_args
def greet(name):print(f"Hello, {name}!")greet("Alice")
2. 装饰器本身带参数
def repeat(num_times):def decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(num_times):func(*args, **kwargs)return wrapperreturn decorator@repeat(3)
def say_hello(name):print(f"Hello, {name}!")say_hello("Bob")
输出:
Hello, Bob!
Hello, Bob!
Hello, Bob!
类装饰器
装饰器不仅可以是函数,还可以是类:
class CountCalls:def __init__(self, func):self.func = funcself.num_calls = 0def __call__(self, *args, **kwargs):self.num_calls += 1print(f"函数已被调用 {self.num_calls} 次")return self.func(*args, **kwargs)@CountCalls
def example():print("执行示例函数")example()
example()
example()
输出:
函数已被调用 1 次
执行示例函数
函数已被调用 2 次
执行示例函数
函数已被调用 3 次
执行示例函数
多个装饰器叠加
可以同时应用多个装饰器:
def uppercase_decorator(func):def wrapper():result = func()return result.upper()return wrapperdef exclamation_decorator(func):def wrapper():result = func()return result + "!"return wrapper@exclamation_decorator
@uppercase_decorator
def say_hi():return "hi there"print(say_hi()) # 输出: HI THERE!
注意:装饰器的应用顺序是从下往上,先应用 uppercase_decorator
,然后是 exclamation_decorator
。
内置装饰器
Python 本身提供了一些内置装饰器:
@staticmethod
- 定义静态方法@classmethod
- 定义类方法@property
- 将方法转换为属性
装饰器的常见用途
- 日志记录
- 性能测试(计算函数执行时间)
- 权限验证
- 缓存(备忘录模式)
- 输入验证
- 注册插件
- 重试机制
性能测试装饰器示例
import timedef timer(func):def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()result = func(*args, **kwargs)end = time.time()print(f"{func.__name__} 执行时间: {end - start:.4f} 秒")return resultreturn wrapper@timer
def slow_function():time.sleep(2)slow_function()
保留原函数的元信息
使用 functools.wraps
可以保留原函数的元信息:
from functools import wrapsdef my_decorator(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):"""这是包装函数的文档字符串"""print("装饰器添加的功能")return func(*args, **kwargs)return wrapper@my_decorator
def example():"""这是原函数的文档字符串"""print("原函数功能")print(example.__name__) # 输出: example
print(example.__doc__) # 输出: 这是原函数的文档字符串
总结
装饰器是 Python 中非常强大的特性,它:
- 允许在不修改原函数代码的情况下扩展功能
- 遵循开放-封闭原则(对扩展开放,对修改封闭)
- 使代码更加模块化和可重用
- 常用于日志、性能测试、权限控制等场景
掌握装饰器可以让你写出更加优雅和高效的 Python 代码。
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