Python编程二十二：装饰器详解-优快云博客

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装饰器是Python中一个非常强大的特性，它允许我们在不修改原函数的情况下，为函数动态添加额外的功能。今天，我们就来深入探讨Python中的装饰器，通过丰富的代码示例和应用场景，帮助你更好地理解和使用装饰器。

装饰器的基本概念

简单装饰器的实现

带参数的装饰器

装饰器的实际应用场景

类装饰器

使用functools.wraps保留函数信息

总结‍

1. 装饰器的基本概念

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。装饰器的作用是在不修改原函数的情况下，为函数添加额外的功能。

2. 简单装饰器的实现

示例1：基本装饰器

应用场景：

在函数执行前后添加日志。

def my_decorator(func):    
    def wrapper():        
        print("函数调用前执行")        
        func()  # 调用原函数        
        print("函数调用后执行")    
    return wrapper
@my_decorator
def say_hello():    
print("Hello, World!")
say_hello()

输出：

函数调用前执行

Hello, World!

函数调用后执行

解析：

my_decorator是一个装饰器，wrapper是内部函数，它在调用原函数前后添加了额外的逻辑。

3. 带参数的装饰器

示例2：支持参数的装饰器

应用场景：

装饰器需要支持带参数的函数。

def my_decorator(func):    
    def wrapper(*args, **kwargs):        
        print("函数调用前执行")        
        result = func(*args, **kwargs)        
        print("函数调用后执行")        
        return result    
    return wrapper
@my_decorator
def greet(name):    
    print(f"Hello, {name}!")
greet("Alice")

输出：

函数调用前执行

Hello, Alice!

函数调用后执行

解析：

通过*args和**kwargs，装饰器可以支持任意类型的参数。

4. 装饰器的实际应用场景

示例3：记录函数执行时间

应用场景：

测量函数的执行时间。

import time
def timer(func):    
    def wrapper(*args, **kwargs):        
        start_time = time.time()        
        result = func(*args, **kwargs)        
        end_time = time.time()        
        print(f"函数 {func.__name__} 执行耗时 {end_time - start_time:.4f} 秒")        
        return result    
    return wrapper
@timer
def slow_function():    
    time.sleep(2)    
    print("慢函数执行完成")
slow_function()

输出：

慢函数执行完成

函数 slow_function 执行耗时 2.0002 秒

解析：

装饰器timer通过time模块记录函数的执行时间。

示例4：日志记录

应用场景：

记录函数的调用信息。

def log_decorator(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，返回结果：{result}")        
        return result    
    return wrapper
    @log_decorator
def add(a, b):    
    return a + b
print(add(5, 3))

输出：

调用函数：add，参数：(5, 3) {}

函数 add 执行完成，返回结果：8

8 解析：

装饰器log_decorator记录了函数的名称、参数和返回值。

示例5：权限验证

应用场景：

在函数执行前验证用户权限。

def login_required(func):    
    def wrapper(*args, **kwargs):        
        if not is_logged_in():            
            print("请先登录")            
            return None        
        return func(*args, **kwargs)    
    return wrapper
@login_required
def sensitive_operation():    
    print("执行敏感操作")
def is_logged_in():    
    return False  # 模拟用户未登录
sensitive_operation()

输出：

请先登录

解析：

装饰器login_required在函数执行前验证用户是否登录。

示例6：重复执行函数

应用场景：

多次执行函数。

def repeat(n):    
    def decorator(func):        
        def wrapper(*args, **kwargs):            
            for _ in range(n):                
                func(*args, **kwargs)        
        return wrapper    
    return decorator
@repeat(3)
def say_hello():    
  print("Hello!")
say_hello()

输出：

Hello!

解析：

装饰器repeat通过嵌套函数实现了多次执行。

5. 类装饰器

示例7：类装饰器

应用场景：

使用类实现装饰器。

class CountCalls:    
    def __init__(self, func):        
        self.func = func        
        self.num_calls = 0    
    def __call__(self, *args, **kwargs):        
        self.num_calls += 1        
        print(f"第 {self.num_calls} 次调用 {self.func.__name__}")        
        return self.func(*args, **kwargs)
@CountCalls
def test_function():    
    print("执行测试函数")
test_function()
test_function()

输出：

第 1 次调用 test_function

执行测试函数

第 2 次调用 test_function

执行测试函数

解析：

类装饰器通过__call__方法实现对函数的装饰。

6. 使用functools.wraps保留函数信息

示例8：保留函数信息

应用场景：

避免装饰器覆盖原函数的名称和文档。

import functools
def my_decorator(func):    
    @functools.wraps(func)    
    def wrapper(*args, **kwargs):        
        print("函数调用前执行")        
        return func(*args, **kwargs)    
    return wrapper
@my_decorator
def example_function():    
"""这是一个示例函数"""    
    print("执行示例函数")
print(example_function.__name__)  # 输出：example_function
print(example_function.__doc__)   # 输出：这是一个示例函数

解析：

functools.wraps用于保留原函数的名称和文档。