深入理解Python中的装饰器：从基础到高级应用
在现代编程中，代码的可读性、可维护性和复用性是至关重要的。为了提高代码的质量，程序员们常常会使用各种设计模式和技术来优化代码结构。其中，装饰器（Decorator）是Python中非常强大的一种功能，它不仅简化了代码，还提供了灵活的扩展机制。
本文将深入探讨Python中的装饰器，从基础知识讲起，逐步过渡到更复杂的高级应用，并通过实际代码示例帮助你更好地理解这一概念。
装饰器的基本概念
（一）函数作为对象
在Python中，一切皆为对象，函数也不例外。这意味着我们可以像操作其他对象一样操作函数，例如将函数赋值给变量、将函数作为参数传递给另一个函数等。
def greet(): print("Hello, world!")# 将函数赋值给变量greet_func = greetgreet_func() # Hello, world!# 将函数作为参数传递def call_function(func): func()call_function(greet) # Hello, world!（二）定义装饰器
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。它可以在不修改原函数代码的情况下，为其添加新的功能。
def my_decorator(func): def wrapper(): print("Before the function is called.") func() print("After the function is called.") return wrapper@my_decoratordef say_hello(): print("Hello!")say_hello()"""输出：Before the function is called.Hello!After the function is called."""在这个例子中，my_decorator 是一个装饰器函数，它接收 say_hello 函数作为参数，并返回一个新的 wrapper 函数。当我们调用 say_hello() 时，实际上是在调用经过装饰后的 wrapper 函数。
带参数的装饰器
有时候我们需要给装饰器传递参数，以便根据不同的需求定制化地增强被装饰函数的功能。
（一）单个参数
如果要传递一个参数给装饰器，可以使用嵌套函数的方式实现。
def repeat(num_times): def decorator_repeat(func): def wrapper(*args, **kwargs): for _ in range(num_times): result = func(*args, **kwargs) return result return wrapper return decorator_repeat@repeat(num_times=3)def greet(name): print(f"Hello {name}")greet("Alice")"""输出：Hello AliceHello AliceHello Alice"""这里我们创建了一个名为 repeat 的装饰器工厂函数，它接受 num_times 参数，并返回一个真正的装饰器 decorator_repeat。然后，decorator_repeat 再返回 wrapper 函数，该函数根据 num_times 的值重复执行被装饰的函数。
（二）多个参数
当需要传递多个参数时，原理与单个参数类似，只是在内部函数中处理多个参数。
def custom_decorator(param1, param2): def decorator_custom(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Custom decorator with parameters: {param1}, {param2}") result = func(*args, **kwargs) return result return wrapper return decorator_custom@custom_decorator("value1", "value2")def example_function(x, y): print(f"Function arguments: x={x}, y={y}")example_function(10, 20)"""输出：Custom decorator with parameters: value1, value2Function arguments: x=10, y=20"""类装饰器
除了函数装饰器外，Python还支持类装饰器。类装饰器通过类的实例来包装函数或方法，从而实现对它们的增强。
（一）简单的类装饰器
我们可以定义一个类，该类实现了 __call__ 方法，使其可以像函数一样被调用。
class MyDecorator: def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): print("Calling function with class decorator") return self.func(*args, **kwargs)@MyDecoratordef add(a, b): return a + bresult = add(3, 5)print(result) # 输出：8"""输出：Calling function with class decorator8"""在这个例子中，MyDecorator 类的构造函数接收被装饰的函数 add，而 __call__ 方法则在每次调用 add 时执行额外的操作（如打印一条消息），然后再调用原始的 add 函数。
（二）带有参数的类装饰器
类似于函数装饰器，类装饰器也可以接受参数。不过，由于类本身不能直接接收参数（除非是类属性），所以我们需要借助元类或者使用特殊的构造方式来实现。
class RepeatDecorator: def __init__(self, num_times): self.num_times = num_times def __call__(self, func): def wrapper(*args, **kwargs): for _ in range(self.num_times): result = func(*args, **kwargs) return result return wrapper@RepeatDecorator(num_times=4)def multiply(x, y): print(f"Multiplying {x} and {y}") return x * ymultiply(2, 3)"""输出：Multiplying 2 and 3Multiplying 2 and 3Multiplying 2 and 3Multiplying 2 and 3"""这里，RepeatDecorator 类的构造函数接收 num_times 参数，并将其存储为实例属性。然后，在 __call__ 方法中利用这个属性控制被装饰函数的执行次数。
装饰器的高级应用
（一）组合多个装饰器
可以将多个装饰器应用于同一个函数，按照从内向外的顺序依次执行。
def decorator_one(func): def wrapper(): print("Decorator one") func() return wrapperdef decorator_two(func): def wrapper(): print("Decorator two") func() return wrapper@decorator_one@decorator_twodef simple_function(): print("Simple function")simple_function()"""输出：Decorator oneDecorator twoSimple function"""在这个例子中，先应用 decorator_two，再应用 decorator_one。因此，当调用 simple_function() 时，首先执行 decorator_one 中的逻辑，接着是 decorator_two，最后才是 simple_function 自身的逻辑。
（二）缓存结果（Memoization）
装饰器可以用于实现缓存机制，以避免重复计算相同的结果，提高程序性能。
from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=None)def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)print([fibonacci(i) for i in range(10)])# 输出：[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]functools.lru_cache 是Python内置的一个装饰器，它可以缓存函数的返回值。当使用相同的输入再次调用该函数时，它将直接从缓存中获取结果而不是重新计算。
Python中的装饰器是一种强大且灵活的工具，它可以帮助我们编写更简洁、更具可读性的代码。通过掌握装饰器的基础知识以及探索其高级应用，我们能够在日常开发中更加高效地解决问题。
