深入解析Python中的装饰器：从基础到高级
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。Python作为一种简洁而强大的编程语言，提供了许多特性来帮助开发者编写高效且易于维护的代码。其中，装饰器（decorator）是一个非常有用的概念，它允许我们在不修改原函数的情况下，为函数添加新的功能。本文将深入探讨Python中的装饰器，从基础概念到高级应用，并通过实际代码示例进行说明。
什么是装饰器？
装饰器本质上是一个高阶函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。装饰器的主要作用是在不改变原函数代码的情况下，为其添加额外的功能。装饰器通常用于日志记录、性能监控、访问控制等场景。
基本语法
装饰器的基本语法使用@符号，放在函数定义之前。例如：
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_decoratordef say_hello(): print("Hello!")say_hello()输出结果：
Something is happening before the function is called.Hello!Something is happening after the function is called.在这个例子中，my_decorator 是一个装饰器，它接收 say_hello 函数作为参数，并返回一个新的函数 wrapper。当我们调用 say_hello() 时，实际上是调用了 wrapper()，从而实现了在调用前后打印信息的功能。
带参数的函数
如果被装饰的函数有参数，我们可以在 wrapper 函数中传递这些参数。例如：
def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("Before calling the function.") result = func(*args, **kwargs) print("After calling the function.") return result return wrapper@my_decoratordef greet(name, greeting="Hello"): print(f"{greeting}, {name}!")greet("Alice", greeting="Hi")输出结果：
Before calling the function.Hi, Alice!After calling the function.在这个例子中，wrapper 函数使用了 *args 和 **kwargs 来接收任意数量的位置参数和关键字参数，从而确保它可以处理带有参数的函数。
多个装饰器
我们可以为一个函数应用多个装饰器。装饰器的执行顺序是从内到外，即最接近函数定义的装饰器最先执行。例如：
def decorator_one(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("Decorator One") return func(*args, **kwargs) return wrapperdef decorator_two(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("Decorator Two") return func(*args, **kwargs) return wrapper@decorator_one@decorator_twodef hello(): print("Hello")hello()输出结果：
Decorator OneDecorator TwoHello在这个例子中，decorator_one 最先执行，然后是 decorator_two，最后是 hello 函数本身。
类装饰器
除了函数装饰器，Python 还支持类装饰器。类装饰器可以用来修饰类，通常用于修改类的行为或属性。类装饰器的实现方式与函数装饰器类似，只不过它接收的是一个类而不是一个函数。
class ClassDecorator: def __init__(self, cls): self.cls = cls def __call__(self, *args, **kwargs): print("Class Decorator Called") return self.cls(*args, **kwargs)@ClassDecoratorclass MyClass: def __init__(self, value): self.value = value def show(self): print(f"Value: {self.value}")obj = MyClass(10)obj.show()输出结果：
Class Decorator CalledValue: 10在这个例子中，ClassDecorator 是一个类装饰器，它接收 MyClass 类作为参数，并在实例化时打印一条消息。
装饰器的应用场景
日志记录
装饰器常用于日志记录，以便跟踪函数的调用情况。例如：
import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO)def log_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): logging.info(f"Calling function {func.__name__}") result = func(*args, **kwargs) logging.info(f"Function {func.__name__} finished") return result return wrapper@log_decoratordef add(a, b): return a + bprint(add(3, 5))输出结果：
INFO:root:Calling function addINFO:root:Function add finished8性能监控
装饰器还可以用于性能监控，测量函数的执行时间。例如：
import timedef timing_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time:.4f} seconds to execute") return result return wrapper@timing_decoratordef slow_function(): time.sleep(2)slow_function()输出结果：
Function slow_function took 2.0001 seconds to execute访问控制
装饰器可以用于实现访问控制，限制某些函数只能在特定条件下调用。例如：
def admin_only(func): def wrapper(user, *args, **kwargs): if user == "admin": return func(user, *args, **kwargs) else: raise PermissionError("Access denied") return wrapper@admin_onlydef sensitive_operation(user): print(f"Performing sensitive operation for {user}")try: sensitive_operation("admin") sensitive_operation("user")except PermissionError as e: print(e)输出结果：
Performing sensitive operation for adminAccess denied高级装饰器
参数化装饰器
有时我们希望装饰器本身也能接受参数。这可以通过创建一个返回装饰器的工厂函数来实现。例如：
def repeat(num_times): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): for _ in range(num_times): result = func(*args, **kwargs) return result return wrapper return decorator@repeat(num_times=3)def say_hi(): print("Hi!")say_hi()输出结果：
Hi!Hi!Hi!在这个例子中，repeat 是一个参数化装饰器，它接收 num_times 参数，并返回一个真正的装饰器 decorator。这个装饰器会在调用 say_hi 时重复执行指定次数。
使用 functools.wraps
当使用装饰器时，原始函数的元数据（如名称、文档字符串等）可能会丢失。为了保留这些信息，我们可以使用 functools.wraps 装饰器。例如：
from functools import wrapsdef my_decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print("Decorator called") return func(*args, **kwargs) return wrapper@my_decoratordef greet(name): """Greets the given name.""" print(f"Hello, {name}!")print(greet.__name__) # 输出: greetprint(greet.__doc__) # 输出: Greets the given name.通过使用 @wraps(func)，我们确保了装饰后的函数仍然保留了原始函数的元数据。
装饰器是Python中一个强大而灵活的工具，能够显著提高代码的可读性和可维护性。通过本文的介绍，我们了解了装饰器的基本概念、语法以及多种应用场景。无论是简单的日志记录还是复杂的访问控制，装饰器都能为我们提供简洁而优雅的解决方案。希望本文能帮助你更好地理解和应用Python中的装饰器，提升你的编程技能。
