Python装饰器（Decorator）1 —— 装饰函数

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Python装饰器（Decorator）是一种强大的语法特性，允许在不修改原函数代码的情况下，动态地增强函数或方法的功能。以下是装饰器的核心概念和用法：

一、装饰器基础

1. 最简单的装饰器

装饰器本质上是一个高阶函数，它接受一个函数作为输入，返回一个新的函数（或可调用对象）。

示例1：最简单的装饰器

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("函数执行前...")
        func()
        print("函数执行后...")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

输出：

函数执行前...
Hello!
函数执行后...

2. 处理带参数的函数

如果被装饰的函数有参数，需要在内部函数（如wrapper）中使用*args和**kwargs接收任意参数。

示例2：支持参数的装饰器

def decorator_with_args(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("装饰器：准备执行函数")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("装饰器：函数执行完毕")
        return result
    return wrapper

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

greet("Alice")

输出：

装饰器：准备执行函数
Hello, Alice!
装饰器：函数执行完毕

3. 带参数的装饰器

若装饰器本身需要参数，需要再嵌套一层函数来接收参数。

示例3：装饰器接受参数

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

@repeat(n_times=3)
def say_hi():
    print("Hi!")

say_hi()

输出：

Hi!
Hi!
Hi!

4. 保留原函数元信息

装饰器会覆盖原函数的元信息（如__name__），使用functools.wraps解决此问题。

示例4：保留原函数元信息

from functools import wraps

def preserve_metadata(func):
    @wraps(func)  # 保留原函数的元信息
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@preserve_metadata
def example():
    """示例函数"""
    pass

print(example.__name__)  # 输出 "example"
print(example.__doc__)   # 输出 "示例函数"

输出：

example
示例函数

5. 类作为装饰器

类也可以作为装饰器，需实现__call__方法。

示例5：类实现的装饰器

import time

class TimerDecorator:
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = self.func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"{self.func.__name__} 执行耗时: {end - start:.2f}秒")
        return result

@TimerDecorator
def slow_function():
    time.sleep(1)

slow_function()

输出：

slow_function 执行耗时: 1.00秒

6. 装饰器的执行顺序

多个装饰器按照__从下到上__的顺序执行（靠近函数定义的先执行）。

@decorator1
@decorator2
def my_func():
    pass

# 等效于：my_func = decorator1(decorator2(my_func))

二、装饰器的作用

• 代码复用：为多个函数统一添加日志、计时、权限验证等功能。
• 分离关注点：将业务逻辑与辅助功能（如日志）分离。
• 动态行为：运行时修改函数行为。

三、 常见应用场景

• 日志记录：记录函数调用信息。
• 性能测试：统计函数执行时间。
• 权限校验：检查用户权限。
• 缓存：缓存函数结果（如functools.lru_cache）。
• 路由注册：Web框架（如Flask）中的路由定义。

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