Python修饰器：优雅地定制函数行为

最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布

VqRuby

最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布

阅读量100

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python 前端 javascript 编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/VqRuby/article/details/133555067

编程专栏收录该内容

110 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

修饰器是Python中的特殊函数，用于在不修改原始函数代码的情况下添加额外功能。本文介绍了修饰器的概念、语法、常见应用场景，如日志记录、性能分析和身份验证，展示了如何优雅地定制函数行为。

修饰器是Python编程中一种强大而优雅的工具，它允许开发者在不修改原始函数代码的情况下，通过添加额外的功能来定制函数的行为。本文将介绍修饰器的概念、用法以及一些常见的应用场景。

什么是修饰器？
修饰器是Python中的一种特殊函数，它接受一个函数作为输入，并返回一个新的函数作为输出。新函数具有额外的功能，可以包装或修改原始函数的行为，而无需修改原始函数的定义。

修饰器的语法
修饰器使用Python的语法糖（Decorator Syntax）来实现，即在原始函数的定义之前使用@符号，后跟修饰器函数的名称。以下是一个基本的修饰器示例：

def decorator_function(original_function):
    def wrapper_function(*args

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

VqRuby

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
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：优雅地增强函数功能

2301_79331328的博客

10-05

装饰器是Python中一种强大且灵活的功能，它允许在不修改函数源代码的情况下，动态地增强函数的行为。装饰器通常用于添加额外的功能、修改函数的输入或输出，或者为函数提供横切关注点（cross-cutting concerns）的支持，如日志记录、性能测量等。本文介绍了函数装饰器、类装饰器和参数化装饰器，并提供了相应的示例代码。类装饰器是以类形式定义的装饰器，用于装饰其他类或函数。参数化装饰器是一种特殊类型的装饰器，它接受参数并返回一个装饰器函数。函数是一个装饰器，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。

优雅地增强Python函数：装饰器详解

HackNebulaZ的博客

10-03

装饰器是Python函数的特殊类型，它们接受一个函数作为输入，并返回一个新的函数作为输出。这个新的函数通常具有比原始函数更强大或具有不同行为的功能。装饰器的实质是一个函数工厂，它用于生成新的函数。装饰器的语法使用了@符号，紧跟在函数定义之前。当我们使用装饰器来修饰一个函数时，装饰器本身会被调用，并将被修饰的函数作为参数传递给它。装饰器可以修改被修饰函数的行为，也可以添加额外的逻辑或功能。我们还可以自定义装饰器来实现特定的功能。count = 0count += 1print(f"函数。

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Python装饰器详解

热门推荐

千山暮彩

06-20

1万+

详细介绍了Python装饰器语法的有关内容与使用技巧，希望对大家有所帮助。

Python Pydantic 实战：高效数据验证与配置管理

爱死亡机器人

01-22

1436

Pydantic 是一个 Python 数据验证和数据设置库，基于 Python 类型提示。它提供了一种优雅的方式来解析、验证和转换数据，使代码更清晰、更安全。在处理 JSON 数据、配置文件或外部输入时，Pydantic 是一个非常强大的工具。使用BaseModelid: intname: stremail: strage: int = Field(..., gt=0, description="年龄必须为正整数")# 测试data = {"id": 1,"age": 25通过。

Python 装饰器函数

墨鱼菜鸡

07-11

743

Python装饰器学习(九步入门)：http://www.cnblogs.com/rhcad/archive/2011/12/21/2295507.html 浅谈Python装饰器：https://blog.youkuaiyun.com/mdl13412/article/details/22608283 Python装饰器与面向切面编程：http://www.cnb...

Python基础学习之装饰器

qq_45212655的博客

05-01

789

装饰器本质上是一个接受函数作为参数并返回一个新函数的函数。在Python中，我们可以使用符号将一个装饰器应用到一个函数或类上。这个符号会将紧随其后的函数或类作为参数传递给装饰器函数。装饰器是Python中一个非常强大且优雅的特性，它允许我们为函数或类添加额外的功能，同时保持代码的整洁和可复用性。通过学习和掌握装饰器，我们可以编写出更加高效、易维护的Python代码。希望本文对你有所帮助，如果你对装饰器还有其他疑问或想要了解更多关于装饰器的进阶用法，请随时在评论区留言！

python类：magic魔术方法

皮皮blog

02-21

7864

http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/50708812魔术方法是面向对象Python语言中的一切。它们是你可以自定义并添加“魔法”到类中的特殊方法。它们被双下划线环绕（比如__init__或__lt__）。在Python中，我们可以通过”魔术方法”使自定义的class变得强大、易用。例如当我们想定义一个可迭代的类对象的时候，就可以去实现”__

解锁Python TDD：从理论到实战的高效编程之道（9/10）

小相探索IT世界

05-13

1379

测试驱动开发（TDD）是一种强调在编写功能代码之前先编写测试代码的开发方法，旨在提升代码质量、可维护性和开发效率。TDD的核心流程是“红-绿-重构”循环：首先编写失败的测试（红），然后编写功能代码使测试通过（绿），最后对代码进行优化（重构）。在Python中，常用的测试框架包括unittest和pytest，前者是Python内置的标准测试框架，后者则以其简洁语法和丰富插件广受欢迎。TDD的优势包括提高代码质量、增强可维护性、减少后期修复成本以及促进团队协作。

chatgpt赋能python：Python隐藏函数：加强数据封装与代码保护

aijinglingchat的博客

06-30

470

Python 隐藏函数是一种特殊的函数，它们以双下划线（__）作为前缀和后缀命名，并被视为对象的私有函数。与普通函数不同，隐藏函数不会被默认导入或继承，只能在内部被调用或通过间接方式被外部调用。这种机制可以防止外部代码直接访问对象的敏感信息和内部控制流程，从而提高了代码的封装性和安全性。在这个例子中，我们定义了一个 MyClass 类，它具有一个私有变量 private_var 和一个隐藏函数 hidden_func。由于它们都以双下划线开始，因此它们不能被直接访问。

Python装饰器详解：从基础到高级用法

Python装饰器是函数式编程中极为强大且优雅的特性之一，它允许开发者在不修改原函数代码的前提下，动态地为其添加额外的功能。这种机制本质上是一种高阶函数的应用，即接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数，...

【Python装饰器深入解析】：函数装饰器的高级应用

Python装饰器是一种强大的编程工具，它通过提供一种在不修改函数本身代码的情况下增加函数额外功能的方法。本文首先对装饰器的基本概念及其在Python中的内部机制和应用原理进行了介绍，包括闭包和函数封装过程，以及...

Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)

视觉算法小趴菜的博客

11-29

377

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

1826

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。

【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用

最新发布

w987333120的博客

12-01

216

本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。

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

420

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

650

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

499

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。

探索PFC2D流固耦合：模拟煤层塌陷的奇妙之旅

2503_94141257的博客

11-27

333

该模型是模拟的煤层塌陷的pfc2D流固耦合：运用fipy（python）-pfc2d联合的方法实现。不仅方法创新，可修改，内容操作性强，调整内部代码可实现多边形区域的三角网格流域，灵活性强，还设置的有悬浮颗粒定向删除，点位移的实时监测等多内容，干货满满，你买这个一个代码，但里边不止这一个代码的内容。代码真实有效。内部包含：前后水头、位移、渗透系数等多个水力参数，内容丰富。

Java学习之旅第三季-27：模块系统（一）

摸鱼的老谭

11-29

930

Java模块系统自Java 9引入，通过module-info.java文件定义模块名称、依赖关系和导出包，实现依赖管理、JRE精简和访问控制。模块分为标准模块和非标准模块，前者由JCP管理，后者为JDK特有。创建模块化项目时，需在src/main/java下添加module-info.java文件，使用requires声明依赖、exports控制包可见性。模块命名建议采用反向域名格式，与包名保持一致但无强制要求。模块系统提升了代码组织性、安全性和开发效率。