深入解析 Python 中的装饰器 —— 从基础到实战

1. 装饰器基础

1.1 什么是装饰器？

        装饰器本质上是一个 Python 函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能。装饰器的返回值也是一个函数对象。

1.2 语法糖：@ 符号

        Python 提供了 @ 符号作为装饰器的语法糖，使得装饰器的使用更加简洁明了。

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2. 创建简单装饰器

        下面是一个简单的装饰器示例，用于记录函数执行时间：

import timedef timer_decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):start_time = time.time()result = func(*args, **kwargs)end_time = time.time()print(f"{func.__name__} executed in {end_time - start_time:.4f} seconds")return resultreturn wrapper# 使用装饰器
@timer_decorator
def slow_function():time.sleep(2)print("Function executed")slow_function()

       在这个例子中，timer_decorator 是一个装饰器函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数 wrapper。wrapper 函数在执行原函数前后记录时间，并打印执行时间。

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3. 装饰器的工作原理

        当使用 @decorator 语法糖时，Python 实际上做了以下几件事：

1. 调用 decorator 函数，将目标函数作为参数传入。
2. 装饰器函数返回一个新的函数（通常是包装函数）。
3. 将目标函数的引用替换为新函数的引用。

        因此，@timer_decorator 等价于 slow_function = timer_decorator(slow_function)。

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4. 带参数的装饰器

        有时候，我们可能需要为装饰器本身传递参数。这可以通过再嵌套一层函数来实现：

def repeat_decorator(times):def decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(times):result = func(*args, **kwargs)return resultreturn wrapperreturn decorator# 使用带参数的装饰器
@repeat_decorator(3)
def say_hello():print("Hello, World!")say_hello()

        在这个例子中，repeat_decorator 是一个返回装饰器的函数，它接受一个参数 times，表示目标函数需要被执行的次数。

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5. 保留原函数的元数据

        使用装饰器后，原函数的元数据（如函数名、文档字符串等）可能会丢失。为了保留这些元数据，可以使用 functools 模块中的 wraps 装饰器：

from functools import wrapsdef my_decorator(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):print("Something is happening before the function is called.")result = func(*args, **kwargs)print("Something is happening after the function is called.")return resultreturn wrapper@my_decorator
def example_function():"""This is an example function."""print("Hello from example_function!")print(example_function.__name__)  # 输出: example_function
print(example_function.__doc__)   # 输出: This is an example function.

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6. 装饰器的应用场景

• 日志记录：记录函数的调用时间、参数和返回值。
• 性能分析：测量函数的执行时间，找出性能瓶颈。
• 访问控制：根据用户权限决定是否允许执行函数。
• 事务处理：在函数执行前后开启和提交事务。
• 缓存：缓存函数的计算结果，避免重复计算。

        装饰器是 Python 中一个非常强大的特性，它允许我们以一种优雅且灵活的方式扩展函数的功能。通过掌握装饰器的使用，我们可以编写出更加模块化、可重用和易于维护的代码。希望本文能够帮助你更好地理解和应用 Python 中的装饰器。