一文弄懂Python的装饰器

装饰器是什么?在Python中,装饰器是使用’@'语法糖的修饰函数的语句,一般出现在函数定义的上方。装饰器的作用是增强被修饰函数的功能,譬如给函数增加日志功能等。

如何实现装饰器?有两种实现方式,一是基于闭包实现,闭包的概念参考Python中的闭包 - 掘金 (juejin.cn),而是基于类实现,两种方式中,闭包的方式相对简单,我们重点看下基于闭包的装饰器。

1、无参装饰器

打开Pycharm,我们先实现一个简单的闭包,并定义一个普通函数print_info:

在上面代码中,outer_func中嵌套了inner_func的定义,传递func参数,并返回inner_func引用;inner_func定义中,实现了一行打印,并调用了func。普通函数print_info实现了简单打印,仅作演示用。

通常情况下,我们会使用如下方式来用闭包去管理普通函数:

print_info作为参数,调用outer_func得到p,然后p就相当于print_info了,可以正常调用,运行一下:

但是这种方式比较繁琐,而且不够优雅,需要写很多闭包管理语句,因此Python提供了’@'语法糖:

在被修饰函数上面,使用’@装饰器’修饰被修饰函数,然后直接使用print_info即可:

运行结果与不使用’@'语法时一样,但是后者更加简洁和优雅。

实际上,可以简单理解使用’@'语法后的行为:

print_info = outer_func(print_info)

这个时候的print_info被修改了,实际上变成了闭包函数,普通函数可以直接使用。

2、有参装饰器

上节的无参装饰器是最简单的,实际应用中可能会需要使用有参装饰器。举个栗子,软件的日志系统通常会分日志级别,比如"debug"、“info”、“warn”、“error”、"fatal"等,如果我们的需求是,不同函数输出不同的日志级别,这个时候使用无参装饰器就无法完成了,必须使用有参装饰器,将日志级别信息通过装饰器传递过去。

在无参装饰器中,两层嵌套函数即可实现无参装饰器,那要实现有参装饰器需要在两层嵌套函数中再增加一层函数定义,形成三层嵌套函数,具体演示如下:

在outger_func定义之外增加了log函数定义,在log函数中,传递日志级别level,并返回outer_func定义。同时,在inner_func中,把level给打印出来了。好了,使用这个三层嵌套函数形成的闭包来修饰下print_info:

可以看到装饰器可以传递参数了,运行一下:

日志级别被正确传递给闭包了。

同无参装饰器一样,可以简单理解有参装饰器使用’@'语法后的行为:

print_info = log('debug')(print_info)

所以’@'后会紧跟闭包定义中最近外层函数的引用,并自动完成上述转换。

3、基于类的装饰器

前两节中的装饰器都是基于闭包的,事实上,闭包很多特性,面向对象中也是具备的,因此基于类也可以实现装饰器。基于类的装饰器没有闭包实现方便,这里不作深入分析,仅作示例:

这里补充下,基于类的装饰器是利用魔术方法__call__,这个方法可以类像函数一样执行,效果如下:

# 拥有__call__方法的类
对象 = 类() # 实例化,调用__init__
对象() # 调用__call__方法

4、结束

实际上,装饰器一般出现在大型项目中,譬如大型框架,小型项目通常可以选用。基于函数(闭包)和基于类均可实现装饰器,推荐闭包模式的装饰器,简单易用。

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### Python装饰器的概念 Python装饰器是一种特殊类型的函数,用于修改其他函数的行为而不改变其源代码。这种设计模式允许开发者在不更改原始逻辑的情况下增强或扩展函数的功能[^1]。 装饰器本质上是一个接受函数作为参数并返回新函数的高阶函数。通过这种方式,可以在目标函数执行前后添加额外的操作,从而实现诸如日志记录、性能监控或其他横切关注点的功能[^4]。 --- ### 装饰器的基本结构 以下是装饰器的一个基本例子: ```python def my_decorator(func): def wrapper(): print("Something is happening before the function is called.") func() print("Something is happening after the function is called.") return wrapper @my_decorator def say_hello(): print("Hello!") say_hello() ``` 上述代码展示了如何定义和使用一个简单的装饰器 `my_decorator` 来包裹 `say_hello()` 函数。运行此代码会输出如下内容: ``` Something is happening before the function is called. Hello! Something is happening after the function is called. ``` --- ### 带有参数的装饰器 如果被装饰的函数需要传递参数,则装饰器内部的嵌套函数也需要支持这些参数。下面的例子展示了一个带有参数的装饰器: ```python def do_twice(func): def wrapper_do_twice(*args, **kwargs): func(*args, **kwargs) func(*args, **kwargs) return wrapper_do_twice @do_twice def greet(name): print(f"Hello {name}") greet("Alice") ``` 这段代码将两次调用 `greet("Alice")` 方法,并打印两遍问候语[^2]。 --- ### 使用内置装饰器 Python 提供了一些常用的内置装饰器来简化特定场景下的开发工作。例如: - `@classmethod`: 将方法转换为类方法。 - `@staticmethod`: 定义静态方法。 - `@property`: 把类的方法当作属性访问。 - `@functools.wraps`: 保留原函数元数据(如名称和文档字符串)[^3]。 #### 示例:`@property` 的使用 ```python class Circle: def __init__(self, radius): self._radius = radius @property def area(self): return 3.14 * (self._radius ** 2) c = Circle(5) print(c.area) # 输出圆的面积 ``` 在这个例子中,我们利用 `@property` 将 `area` 方法伪装成属性,使得可以通过对象直接访问计算后的值。 --- ### 类装饰器 除了函数装饰器外,还可以创建类装饰器以更复杂的方式管理状态或者行为。例如,以下代码片段演示了如何使用类装饰器统计某个函数的调用次数: ```python import functools class CallCounter: def __init__(self, func): functools.update_wrapper(self, func) self.func = func self.calls = 0 def __call__(self, *args, **kwargs): self.calls += 1 result = self.func(*args, **kwargs) print(f"{self.func.__name__} has been called {self.calls} times.") return result @CallCounter def add(a, b): return a + b add(1, 2) add(3, 4) ``` 每次调用 `add` 函数时都会更新计数器并将当前调用次数打印出来。 --- ### 总结 装饰器Python编程中的一个重要工具,能够帮助程序员编写更加模块化、可重用以及易于维护的代码。无论是基础的日志记录还是复杂的跨领域需求处理,都可以借助于这一强大的特性得以解决。 ---
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