Python中使用装饰器的注意事项

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布

后端工程架构

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本文探讨了在Python中使用装饰器时应注意的问题，包括保留原函数元数据、处理参数、类装饰器的使用及多个装饰器的执行顺序。通过示例代码展示了如何正确应用这些技巧，以实现更灵活、可维护的代码。

装饰器是Python中一种强大而灵活的特性，它允许我们在不修改已有代码的情况下，通过给函数或类添加额外功能来扩展其行为。然而，在使用装饰器时，我们需要注意一些问题，以确保正确而有效地使用它们。本文将介绍一些在使用装饰器时需要注意的问题，并提供相应的源代码示例。

保留原函数的元数据信息

装饰器会将一个函数替换为另一个函数，这可能导致一些元数据信息的丢失，例如函数的名称、文档字符串和参数签名。为了解决这个问题，我们可以使用functools模块中的wraps装饰器来保留原函数的元数据信息。下面是一个示例：

from functools import wraps

def decorator(func):
    @wraps(func

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Python中使用装饰器时需要注意的一些问题

12-25

Python语言本身提供了装饰器语法（@），典型的装饰器实现如下： @function_wrapper def function(): pass @实际上是python2.4才提出的语法糖，针对python2.4以前的版本有另一种等价的实现： def function...

Python函数装饰器实现方法详解

09-19

4. **使用装饰器的注意事项** - 装饰器会替换原函数，因此原始函数的元信息（如`__name__`, `__doc__`）会被改变。为了保留这些信息，可以使用`functools.wraps`装饰器。 ```python from functools import wraps...

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08-11

435

本文总结了Python装饰器的高级用法，包括带参数的装饰器、类装饰器、多层装饰器、保留元数据、动态装饰器、缓存实现、面向切面编程及框架应用。

Python中@property装饰器的使用

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08-22

419

只读属性：如果只定义getter方法而不定义setter，则创建的是只读属性（如上面例子中的area）。使用@property的方法名称不应该与实例属性相同，通常使用下划线前缀表示受保护的属性。将方法转换为属性：通过@property装饰的方法可以像属性一样被访问，不需要加括号。print("半径属性已被删除") # 输出: 半径属性已被删除。"""计算并返回圆的面积（只读属性）"""的方式调用方法，同时可以添加额外的逻辑来控制属性的访问、"""设置半径值，确保其为正数"""

Python闭包和装饰器

Darenm111的博客

08-19

1374

在不改变现有函数源代码以及函数调⽤⽅式的前提下，实现给函数增加额外的功能。装饰器的本质就是⼀个闭包函数（三步：① 有嵌套 ② 有引⽤ ③ 有返回）有返回代表外部函数返回内部函数的内存地址（内部函数的名称）2个前提：不改变函数的源代码不改变函数的调用方式对函数的原功能做了加强或者补充'''装饰器：本质就是⼀个闭包①有嵌套②有引⽤③有返回'''# 开发登录验证功能print('验证登录')# 执⾏原有函数fn()@checkprint('发表评论')comment()

【Python】Python装饰器的妙用及注意事项

h1773655323的博客

09-26

630

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【Python深入浅出⑲】Python3装饰器：代码的魔法升级

邓邓子的博客

02-04

880

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Python中的装饰器（Decorator）详解

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1187

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Python中的装饰器：函数的化妆师详解

x15514104477的博客

05-30

669

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python编程-装饰器

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10-28

1260

类装饰器是通过定义一个类，在类的构造函数中接收要被装饰的函数或类，并在类中实现__call__方法来实现对传入对象的装饰。# 在调用原函数之前可以添加一些操作print("在调用函数之前执行一些操作")# 在调用原函数之后可以添加一些操作print("在调用函数之后执行一些操作")在这个例子中，类就是一个类装饰器，它在构造函数中接收要被装饰的函数func，并在__call__方法中对该函数进行包装和修改。应用类装饰器到函数。

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棠越的博客

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729

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829

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。

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python中装饰器不同使用场景

06-27

<think>我们被要求解释Python装饰器的常见使用场景和示例。根据引用内容，装饰器常用于日志记录、性能监控、权限校验、缓存等场景。同时，引用中还提到了多个装饰器的应用顺序和高级用法（如带参数的装饰器、类装饰器）。我们将结合这些信息进行回答。回答结构：1.简要介绍装饰器的概念和核心作用（引用[3]提到：在不修改原函数/类定义的情况下增加新功能）。2.列举常见应用场景，每个场景给出一个示例代码（参考引用中提到的场景：日志记录、性能监控、权限校验、缓存等）。3.对于每个示例，进行简要解释。4.最后，可以提一下多个装饰器的执行顺序（引用[2]和引用[4]提到：从上到下应用，但注意包装顺序）。注意：引用[5]提供了一个计时装饰器的示例，我们可以用于性能监控场景。另外，引用[4]提到了带参数的装饰器和类装饰器，但用户问题主要是常见场景，所以我们可以不展开高级用法，除非用户特别要求。我们将按照以下场景展开：1.日志记录2.性能监控（计时）3.权限校验4.缓存同时，我们也可以提一下多个装饰器的使用（引用[2]的示例）。由于用户要求“不同使用场景”，我们尽量覆盖多个场景。示例代码尽量简洁，并附有解释。最后，生成相关问题。</think>### Python 装饰器的常见使用场景与示例 装饰器是 Python 的核心特性之一，它允许在不修改原函数代码的情况下动态扩展功能。以下是主要应用场景及示例： --- #### 一、核心应用场景 1. **日志记录** 自动记录函数调用信息（参数、执行时间等）[^1][^3]： ```python def log(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"调用函数: {func.__name__}, 参数: {args} {kwargs}") result = func(*args, **kwargs) print(f"函数 {func.__name__} 执行完成") return result return wrapper @log def add(a, b): return a + b add(3, 5) # 输出: # 调用函数: add, 参数: (3, 5) {} # 函数 add 执行完成 ``` 2. **性能监控** 测量函数执行时间[^5]： ```python import time def timer(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() result = func(*args, **kwargs) end = time.time() print(f"{func.__name__} 执行耗时: {end - start:.4f}秒") return result return wrapper @timer def heavy_computation(): time.sleep(2) heavy_computation() # 输出: heavy_computation 执行耗时: 2.0002秒 ``` 3. **权限校验** 验证用户权限后再执行函数[^4]： ```python def require_login(func): def wrapper(user, *args, **kwargs): if not user.is_authenticated: raise PermissionError("请先登录") return func(user, *args, **kwargs) return wrapper @require_login def view_profile(user): print(f"显示用户 {user.name} 的个人资料") # 调用示例: view_profile(current_user) ``` 4. **缓存优化** 存储函数计算结果避免重复计算[^3][^4]： ```python def cache(func): stored = {} def wrapper(n): if n not in stored: stored[n] = func(n) return stored[n] return wrapper @cache def fibonacci(n): return n if n < 2 else fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) print(fibonacci(10)) # 首次计算 print(fibonacci(10)) # 直接返回缓存结果 ``` --- #### 二、高级应用技巧 1. **多重装饰器** 装饰器按从下到上的顺序执行[^2][^4]： ```python def decorator1(func): def wrapper(): print("装饰器1前置操作") func() print("装饰器1后置操作") return wrapper def decorator2(func): def wrapper(): print("装饰器2前置操作") func() print("装饰器2后置操作") return wrapper @decorator1 @decorator2 def greet(): print("Hello World!") greet() # 输出顺序: # 装饰器1前置操作 # 装饰器2前置操作 # Hello World! # 装饰器2后置操作 # 装饰器1后置操作 ``` 2. **带参数装饰器** 创建可配置的装饰器[^4]： ```python def repeat(n_times): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): for _ in range(n_times): func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator @repeat(3) def say_hello(): print("Hello!") say_hello() # 输出3次 "Hello!" ``` 3. **类装饰器** 通过类实现状态保持的装饰器： ```python class Counter: def __init__(self, func): self.func = func self.count = 0 def __call__(self, *args, **kwargs): self.count += 1 print(f"函数已调用 {self.count} 次") return self.func(*args, **kwargs) @Counter def example(): print("执行示例函数") example() # 输出: 函数已调用 1 次 example() # 输出: 函数已调用 2 次 ``` --- #### 三、使用注意事项 1. **保留元信息** 使用 `functools.wraps` 保持原函数属性： ```python from functools import wraps def debug(func): @wraps(func) # 保留函数名、文档等元信息 def wrapper(*args, **kwargs): print(f"调试: {func.__name__}") return func(*args, **kwargs) return wrapper ``` 2. **装饰器执行时机** 装饰器在函数定义时立即执行： ```python def register(func): print(f"注册函数: {func.__name__}") # 在导入时即执行 return func @register def api_endpoint(): pass # 模块加载时输出"注册函数: api_endpoint" ``` 3. **装饰器兼容性** 确保装饰器同时支持同步和异步函数： ```python def universal_decorator(func): if asyncio.iscoroutinefunction(func): async def async_wrapper(*args, **kwargs): # 异步处理逻辑 return await func(*args, **kwargs) return async_wrapper else: def sync_wrapper(*args, **kwargs): # 同步处理逻辑 return func(*args, **kwargs) return sync_wrapper ``` > **核心优势**：装饰器实现 **横切关注点**（如日志、权限）与业务逻辑分离，显著提升代码复用率和可维护性[^3][^4]。