深入理解 Python 的装饰器

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目录

一、什么是装饰器？

二、简单的装饰器示例

示例 1：打印日志

三、装饰器的原理

1. 函数即对象

2. 闭包

四、装饰器的高级用法

1. 为装饰器传递参数

2. 保留原函数的元数据

3. 装饰类方法

五、内置装饰器

1. @staticmethod

2. @classmethod

3. @property

六、多个装饰器的执行顺序

七、常见的装饰器应用场景

1. 权限验证

2. 性能分析

装饰器是 Python 中非常强大和灵活的功能。它可以在不改变函数定义的情况下，动态地为函数或方法添加新的功能。本文将带你深入理解装饰器的原理、用法以及一些高级技巧。

一、什么是装饰器？

装饰器本质上是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个增强后的函数。装饰器通常用来修改函数的行为，比如增加日志记录、访问控制或性能计时等。

装饰器的基本语法：

@decorator_function
def original_function():
    pass

 等价于：

def original_function():
    pass

original_function = decorator_function(original_function)

二、简单的装饰器示例

示例 1：打印日志

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function '{func.__name__}' with arguments {args} and {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Function '{func.__name__}' returned {result}")
        return result
    return wrapper

@logger
def add(a, b):
    return a + b

add(3, 5)

输出：

Calling function 'add' with arguments (3, 5) and {}
Function 'add' returned 8

三、装饰器的原理

1. 函数即对象

在 Python 中，函数是一等公民，可以作为参数传递，也可以作为返回值。

2. 闭包

装饰器通常依赖闭包来保存上下文信息。闭包是指在嵌套函数中，内部函数引用了外部函数的变量。

示例：

def outer_function(message):
    def inner_function():
        print(message)
    return inner_function

closure = outer_function("Hello, World!")
closure()

输出：

Hello, World!

四、装饰器的高级用法

1. 为装饰器传递参数

如果需要给装饰器传递参数，可以使用多层嵌套。

示例：

def repeat(n):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(n):
                func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@repeat(3)
def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

greet("Alice")

输出：

Hello, Alice!
Hello, Alice!
Hello, Alice!

2. 保留原函数的元数据

使用 functools.wraps 可以保留被装饰函数的原始信息（如名称和文档字符串）。

示例：

from functools import wraps

def logger(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling {func.__name__}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@logger
def add(a, b):
    """Add two numbers."""
    return a + b

print(add.__name__)
print(add.__doc__)

输出：

add
Add two numbers.

3. 装饰类方法

装饰器也可以用于类方法。

示例：

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling {func.__name__}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

class MyClass:
    @logger
    def greet(self):
        print("Hello from MyClass!")

obj = MyClass()
obj.greet()

输出：

Calling greet
Hello from MyClass!

五、内置装饰器

Python 提供了一些常用的内置装饰器：

1. @staticmethod

定义类的静态方法，与类实例无关。

class MyClass:
    @staticmethod
    def static_method():
        print("This is a static method.")

MyClass.static_method()

2. @classmethod

定义类方法，可以访问类本身。

class MyClass:
    @classmethod
    def class_method(cls):
        print(f"This is a class method from {cls}.")

MyClass.class_method()

3. @property

将方法变为属性。

class MyClass:
    def __init__(self, name):
        self._name = name

    @property
    def name(self):
        return self._name

obj = MyClass("Alice")
print(obj.name)

六、多个装饰器的执行顺序

当一个函数有多个装饰器时，它们的执行顺序是自下而上。

示例：

def decorator1(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Decorator 1")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

def decorator2(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Decorator 2")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@decorator1
@decorator2
def greet():
    print("Hello!")

greet()

输出：

Decorator 1
Decorator 2
Hello!

七、常见的装饰器应用场景

1. 权限验证

def requires_permission(permission):
    def decorator(func):
        def wrapper(user, *args, **kwargs):
            if user.has_permission(permission):
                return func(user, *args, **kwargs)
            else:
                print("Permission denied!")
        return wrapper
    return decorator

@requires_permission("admin")
def delete_user(user, username):
    print(f"User {username} deleted.")

2. 性能分析

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"{func.__name__} executed in {end - start:.2f} seconds")
        return result
    return wrapper

@timer
def compute():
    time.sleep(2)
    print("Computation done!")

compute()