Python中的装饰器

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装饰器是一个非常有用而又常被误解的功能，可以让我们在不修改函数或类的源代码情况下给它们提供扩展功能。本文将通过具体示例带你深入理解 Python 装饰器的用法。

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装饰器基础

装饰器本质上是一个函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下添加额外功能。装饰器的语法如下

@decorator 
def func():pass

这里的 @decorator 就表示使用 decorator 这个装饰器来装饰后面的函数。

我们来看一个具体的例子

from functools import wrapsdef log(func):@wraps(func)  def wrapper(*args, **kwargs):print(f"Call {func.__name__}")return func(*args, **kwargs)return wrapper@log
def add(x, y):return x + yprint(add(2, 3))

执行上述代码，输出结果为

Call add
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这里我们定义了一个名为 log 装饰器，它会打印函数名称然后再调用原函数。通过 @log 就可以来装饰 add 函数，使其获得打印日志的功能。

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带参数的装饰器

装饰器本身也可以带参数，需要多一层封装

from functools import wrapsdef repeat(num):def decorator(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(num):func(*args, **kwargs)return wrapperreturn decorator@repeat(num=3)
def greet(name):print(f"Hello {name}")greet("xgx")

执行上述脚本，输出结果为

Hello xgx
Hello xgx  
Hello xgx

这种带参数的装饰器在一些特殊场景下非常有用，如需要自定义执行的次数。

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装饰类

装饰器不仅可以装饰函数，还可以装饰类，看下面的示例

from functools import wrapsclass CountCalls:def __init__(self, func):self.func = funcself.num_calls = 0def __call__(self, *args, **kwargs):self.num_calls += 1print(f"Call {self.num_calls} of {self.func.__name__!r}")return self.func(*args, **kwargs)@CountCalls
def say_hello(name):print(f"Hello {name}")say_hello("xgx")
say_hello("Alice")

执行上述脚本，输出结果为

Call 1 of 'say_hello'
Hello xgx
Call 2 of 'say_hello'
Hello Alice

这里我们定义了一个 CountCalls 类，实现了 __init__() 和 __call__() 方法。使用 @CountCalls 装饰 say_hello 函数时，会先创建 CountCalls 实例对象，并将 say_hello 函数存入实例的 func 属性。在调用 say_hello 时，实际上调用的是 CountCalls 实例对象，它会更新调用次数，打印信息，最后再调用原始的 say_hello 函数。这样就实现了一个统计调用次数的装饰器。

类装饰器的好处是可以存储状态，方便扩展额外的功能。

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多个装饰器

多个装饰器可以层层嵌套，执行顺序由里到外。

@decorator1
@decorator2
def func():pass

例如

@repeat(num=3) 
@log
def greet(name):print(f"Hello {name}")

greet 函数先由 @log 装饰，然后由 @repeat 装饰。

所以装饰器的顺序会影响函数的行为。

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总结

装饰器是一个非常强大和有用的功能，可以让我们在不修改源代码的情况下动态扩展函数和类的功能，是每个 Python 程序员都应该掌握的重要知识点。

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