Python 中的装饰器（Decorators） 是一种强大且优雅的语法糖，它允许你在不修改原始函数或类定义的情况下，动态地给它们添加功能或修改它们的行为。你可以将装饰器想象成一个“包装器”，它在不改变被包装对象内容的前提下，为其增加新的特性。
什么是装饰器？
从本质上讲，装饰器是一个接受函数（或类）作为输入，并返回一个新函数（或新类）的可调用对象（callable）。这个新函数/类通常会包含原始函数/类的逻辑，并在此基础上添加一些额外的功能。
Python 中使用 @ 符号来应用装饰器，它放在函数或类定义的上方。
# 定义一个装饰器函数
def my_decorator(func):
def wrapper():
print("Something is happening before the function is called.")
func() # 调用原始函数
print("Something is happening after the function is called.")
return wrapper
@my_decorator # 使用 @ 语法糖应用装饰器
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
输出：
Something is happening before the function is called.
Hello!
Something is happening after the function is called.
在这个例子中，my_decorator 就是一个装饰器。@my_decorator 放在 say_hello 函数上方，等同于执行了 say_hello = my_decorator(say_hello)。
装饰器的工作原理
- 定义装饰器：你首先定义一个函数（或类，更高级的用法），它接受一个函数作为参数。
-
定义内部函数（Wrapper）：在这个装饰器内部，你通常会定义一个嵌套函数（通常命名为
wrapper），这个wrapper函数会包含你想要添加的额外逻辑，并且会在某个地方调用原始函数。 -
返回 Wrapper：装饰器函数最后返回这个
wrapper函数。 -
应用装饰器：当你使用
@decorator_name语法时，Python 会自动将被装饰的函数作为参数传递给decorator_name函数，然后用返回的wrapper函数替换掉原始函数。
为什么使用装饰器？
装饰器提供了一种优雅的方式来实现以下目标：
- 代码重用：将通用的功能（如日志、性能计时、权限检查、缓存等）封装成装饰器，可以在多个函数或类中重复使用，避免代码重复。
- 关注点分离：将核心业务逻辑与非核心的横切关注点（cross-cutting concerns）分离。例如，一个函数只负责其核心计算，而日志记录则由装饰器处理。
-
提高可读性：通过简洁的
@语法，代码的意图更加清晰。 - 不修改原始代码：你可以在不触碰原始函数或类定义的情况下，扩展或修改其行为。
装饰器的常见应用场景
- 日志记录（Logging）：记录函数调用的时间、参数和返回值。
- 性能分析（Profiling）：测量函数的执行时间。
- 权限检查（Authorization）：验证用户是否有权访问某个函数或资源。
- 缓存（Caching）：缓存函数的返回结果，避免重复计算。
- 输入验证（Input Validation）：在函数执行前检查输入参数的有效性。
- 重试机制（Retries）：当函数失败时自动重试。
- API 路由（API Routing）：在 Web 框架中，如 Flask 和 Django，装饰器常用于将 URL 路径映射到视图函数。
带参数的函数装饰器
如果被装饰的函数需要参数，你的 wrapper 函数也必须能接收这些参数，并传递给原始函数。这通常通过 *args 和 **kwargs 来实现。
def log_arguments(func):
def wrapper(*args, **kwargs): # 接收任意位置参数和关键字参数
print(f"Calling {func.__name__} with args: {args}, kwargs: {kwargs}")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"{func.__name__} returned: {result}")
return result
return wrapper
@log_arguments
def add(a, b):
return a + b
@log_arguments
def greet(name, greeting="Hello"):
return f"{greeting}, {name}!"
add(10, 20)
greet("Alice", greeting="Hi")
带参数的装饰器
有些时候，你可能需要自定义装饰器的行为，这就需要装饰器本身接收参数。这通常通过一个三层嵌套的结构来实现。外层函数接收装饰器参数，然后返回真正的装饰器函数。
def repeat(num_times): # 第一层：接收装饰器参数
def decorator(func): # 第二层：接收被装饰的函数
def wrapper(*args, **kwargs): # 第三层：接收被装饰函数的参数
for _ in range(num_times):
func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@repeat(num_times=3) # 调用装饰器，传入参数
def bark():
print("Woof!")
@repeat(num_times=2)
def greet_person(name):
print(f"Hello, {name}!")
bark()
print("---")
greet_person("Bob")
类装饰器
装饰器不仅可以装饰函数，还可以装饰类。此外，你也可以使用类来作为装饰器，如果这个类实现了 __call__ 方法。
# 类作为装饰器
class CountCalls:
def __init__(self, func):
self.func = func
self.num_calls = 0
def __call__(self, *args, **kwargs): # 使类的实例可调用
self.num_calls += 1
print(f"Call {self.num_calls} of {self.func.__name__}")
return self.func(*args, **kwargs)
@CountCalls
def say_hi():
print("Hi!")
say_hi()
say_hi()
@functools.wraps
在使用装饰器时，一个常见的问题是，装饰器会替换掉原始函数的元数据（如 __name__、__doc__）。为了解决这个问题，Python 提供了 functools.wraps 装饰器。
import functools
def my_logging_decorator(func):
@functools.wraps(func) # 使用 wraps 装饰器
def wrapper(*args, **kwargs):
"""This is the wrapper function's docstring."""
print(f"Logging call to {func.__name__}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@my_logging_decorator
def my_function():
"""This is my_function's docstring."""
pass
print(my_function.__name__) # 输出: my_function
print(my_function.__doc__) # 输出: This is my_function's docstring.
如果没有 @functools.wraps(func)，my_function.__name__ 会是 wrapper，my_function.__doc__ 会是 wrapper 函数的文档字符串。
装饰器是 Python 中一个非常强大且常用的高级特性，理解它对于编写简洁、可维护和可扩展的代码至关重要。
你对装饰器还有什么具体的问题吗？
