Python装饰器详解

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布

后端架构魔法构筑者

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布

阅读量68

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BugHunterX/article/details/133189167

Python 专栏收录该内容

258 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文详细介绍了Python装饰器的概念、用法和常见应用场景，包括计时器、权限验证和缓存装饰器。装饰器允许在不修改原有代码的基础上，增加函数或类的行为，提供了一种优雅的代码扩展方式。

装饰器是Python中一种强大而灵活的功能，它允许开发者在不修改已有代码的情况下，向函数或类添加额外的行为。装饰器的概念可以说是基于函数式编程思想的一种实现，它提供了一种简洁而优雅的方式来修改或扩展函数的功能。本文将详细介绍Python装饰器的概念、用法和一些常见的应用案例。

1. 装饰器的基本概念

装饰器本质上是一个Python函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。这个新的函数通常会在调用原始函数之前或之后执行一些额外的代码，或者在原始函数执行过程中拦截并修改其行为。

在Python中，装饰器通常使用@符号来应用于函数或方法。当一个函数或方法被装饰器修饰后，它在调用时实际上是调用了装饰器所返回的新函数。

下面是一个简单的装饰器示例，用于在函数执行前后打印日志信息：

def log_decorator(func):
    def wrapper(

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

后端架构魔法构筑者

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

python装饰器详解,python装饰器笔记心得.doc

10-01

"Python装饰器详解" Python装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼。这也是Python面试中必问的问题。但对于好多初次接触这个知识的人来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，...

Python装饰器基础详解

12-24

装饰器(decorator)是一种高级Python语法。装饰器可以对一个函数、方法或者类进行加工。在Python中，我们有多种方法对函数...Python装饰器以两种形式呈现：【1】函数装饰器在函数定义的时候进行名称重绑定，提供一个逻

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

python装饰器详解

热门推荐

xiangxianghehe的博客

08-14

17万+

“你会Python嘛？” “我会！” ‘那你给我讲下Python装饰器吧！’ “Python装饰器啊？我没用过哎” 简言之，python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数，这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。一般而言，我们要想拓展原来函数代码，最直接的办法就是侵入代码里面修改，例如： ...

Python 装饰器详解

lxy2977262881的博客

08-16

687

Python装饰器是一种在不修改原函数代码的情况下扩展功能的语法特性。装饰器分函数装饰器和类装饰器，可嵌套使用或带参数。函数装饰器通过高阶函数实现，类装饰器借助__call__方法。典型应用包括性能监测（计时）、日志记录、权限控制等。带参装饰器需要多层嵌套，多个装饰器执行顺序从下往上。类装饰器优势在于状态管理和继承扩展，能装饰函数或类，常用于单例模式、方法注入等场景。使用时需注意避免过度嵌套，保持代码可读性。

PYTHON装饰器详解

fjzxwa的博客

11-18

1084

此语法糖在Python使用极其广泛，Python开发必备技能之一，常见使用于日志，性能检测，权限判断等。用于增强扩展Python函数或类功能的一种语法糖，类似与装饰者模式，还具备解耦的功能。可调用对象一般用于单个装饰器代码较为复杂的情况，需要独立成一个类来进行编写。类装饰器用于对现有类修改功能或新增功能，例如对一个类添加额外的属性与方法。装饰器类有两种写法，分别用于不同的场景。函数装饰器分为两种，不带参数的与带参数的。以下用几个例子，由浅入深的了解装饰器。在下面的例子中可以体会到这两者的不同。

python 装饰器详解

12-28

1282

python装饰器本质上就是一个函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外的功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。装饰器函数的外部函数传入我要装饰的函数名字，返回经过修饰后函数的名字；内层函数（闭包）负责修饰被修饰函数。从上面这段描述中我们需要记住装饰器的几点属性，以便后面能更好的理解：实质：是一个函数参数：是你要装饰的函数名（并非函数调用）返回：是装饰完的函数名（也非函数调用）作用：为已经存在的对象添加额外的功能特点：不需要对对象做任何的代码上的变动。

Python 装饰器使用详解

Where there is life, there is hope.

09-21

3790

Python**装饰器(Decorator)** 不仅可以让你的代码更加简洁、可读，还能有效地实现功能的复用和扩展。本文将带你深入了解Python装饰器的概念、原理及其应用。

Python装饰器详解：函数增强的利器

10-09

在Python编程中，装饰器是一种非常强大的工具，它允许程序员在不修改原有函数代码的情况下，给函数添加新的功能。装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数。这种设计模式使得装饰器成为...

Python自动化测试框架开发

2509_93945719的博客

11-26

870

封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。

Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)

最新发布

视觉算法小趴菜的博客

11-29

264

本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。

人工智能领域博客

11-28

1822

摘要：本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

收藏！软件测试面试题

2401_86705770的博客

11-26

673

作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。

基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析

2501_94114213的博客

11-26

808

Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。

ubuntu20.04搭建YOLOv11 GPU运行环境

qing2019的博客

11-27

563

本文记录了在Ubuntu系统上安装NVIDIA显卡驱动、CUDA和cuDNN的全过程。首先通过ubuntu-drivers devices查询并安装NVIDIA驱动535版本（实际应安装570版本），重启后验证驱动安装成功。接着从NVIDIA官网下载CUDA 12.8工具包，通过一系列命令完成安装并配置环境变量。然后下载对应版本的cuDNN v8.9.7，复制相关文件到CUDA目录并设置权限。最后安装与CUDA 12.8兼容的PyTorch版本，测试确认安装成功。整个过程涵盖了驱动安装、CUDA环境搭建到深

遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引

FreeBuf_的博客

11-28

402

遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。

python自动化脚本-下载最新最全LPR

zhang_ruiqiang的博客

11-27

639

本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。

Python抓取ZLibrary元数据实战指南

yiruo250的博客

11-29

471

本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。