导语：装饰器是Python非常强大的功能之一，它们允许程序员修改或增强已有函数或方法的行为，而无需更改其本身的代码，这篇文章，让我们一起来看看（我自己这里理解的也不是很透彻）
装饰器基础
装饰器简介
在Python中，装饰器是一种特殊的函数，它允许修改或增强其他函数或方法的功能，而不需要更改其自身代码。装饰器可以看作是对函数进行包装的包装器，它们在不修改原始函数的情况下，提供了一种灵活的方式来添加新功能。
创建简单的装饰器
装饰器本身是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。使用装饰器的常见方式是使用@语法，称为语法糖。
示例：一个简单的装饰器
def simple_decorator(func):
def wrapper():
print("函数前========")
func()
print("函数后========")
return wrapper
@simple_decorator
def say_hello():
print("Hello world!")
say_hello()输出结果：
在这个例子中，simple_decorator是一个装饰器，它在被装饰的函数say_hello执行前后添加了额外的打印语句。
装饰器的工作原理
当你使用@simple_decorator时，Python会执行以下步骤：
- 将
say_hello函数作为参数传递给simple_decorator函数。 simple_decorator函数返回wrapper函数。say_hello现在指向wrapper函数。
当我调用say_hello()时，实际上是在调用wrapper()函数。
装饰器的使用场景
- 日志记录：自动记录函数的调用细节。
- 性能测试：测量和报告函数的执行时间。
- 访问控制和认证：在函数执行前进行权限校验。
- 缓存和备忘：存储函数的结果以避免重复计算。
装饰器进阶
带参数的装饰器
在某些情况下，你可能需要让装饰器接受额外的参数。这可以通过在装饰器外层再添加一个函数来实现。
示例：带参数的装饰器
def repeat(num_times):
def decorator_repeat(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(num_times):
value = func(*args, **kwargs)
return value
return wrapper
return decorator_repeat
@repeat(num_times=3)
def greet(name):
print(f"Hello {name}")
greet("World")
输出结果：
在这个示例中，repeat是一个接受参数的装饰器工厂函数，它返回一个装饰器。这个装饰器随后应用于greet函数。
注意 ！
为了使装饰器更通用，能够适用于任意参数的函数，通常会在内部函数wrapper中使用*args和**kwargs。
示例：通用装饰器
def debug(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
args_repr = [repr(a) for a in args]
kwargs_repr = [f"{k}={v!r}" for k, v in kwargs.items()]
signature = ", ".join(args_repr + kwargs_repr)
print(f"===》 {func.__name__}({signature})")
value = func(*args, **kwargs)
print(f"{func.__name__!r} 返回的是： {value!r}")
return value
return wrapper
@debug
def make_greeting(name, age=None):
greeting = f"{name}!"
if age:
greeting += f" 你今年 {age} 岁了"
return greeting
print(make_greeting("小明", age=25))返回结果：
在这个例子中，debug装饰器打印被装饰函数的调用细节，包括函数名称、传递的参数和返回值。
装饰器的嵌套
装饰器可以嵌套使用，这意味着你可以在一个函数上应用多个装饰器，从而将多个功能叠加到该函数上。
示例：装饰器嵌套
#上面省略
@debug
@repeat(num_times=2)
def say_hello(name):
greeting = f"Hello {name}"
print(greeting)
return greeting
say_hello("Alice")
在这个例子中，say_hello函数同时被debug和repeat装饰器装饰。装饰器的应用顺序是从最接近函数定义的装饰器开始向外应用
装饰器的实际应用
装饰器不仅是一个理论概念，它们在实际编程中有着广泛的应用。通过具体的例子，我们可以更好地理解装饰器如何在各种情况下提供优雅的解决方案。
日志记录装饰器
在应用程序中，跟踪函数的调用细节对于调试和性能分析非常重要。装饰器可以用来自动记录函数的调用和返回信息。
示例：日志记录装饰器
在这个例子中，log装饰器记录了函数名、参数和返回值。
import logging
def log(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
(f"Running {func.__name__} with arguments {args} and {kwargs}")
output = func(*args, **kwargs)
(f"{func.__name__} returned {output}")
return output
return wrapper
@log
def add(x, y):
return x + y
性能测试装饰器
测量函数的执行时间是性能分析中的常见需求。装饰器可以被用来自动化这个过程。
示例：性能测试装饰器
在这个例子中，timeit装饰器测量并打印了函数的执行时间。
import time
def timeit(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"{func.__name__} took {end_time - start_time} seconds to run.")
return result
return wrapper
@timeit
def do_some_heavy_lifting():
time.sleep(2)
return "Task completed"
权限校验和认证
装饰器可以用于在函数执行前进行权限检查，这在Web开发和API设计中尤其有用。
示例：权限校验装饰器
在这个例子中，authorized装饰器检查用户是否具有执行特定函数的权限。
def authorized(roles):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if user.role not in roles:
raise Exception("Unauthorized")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@authorized(["admin", "user"])
def update_database():
print("Database updated")
注意事项
tips
- 使用
functools.wraps装饰器来保留原函数的元数据（如名称和文档字符串）。 - 虽然装饰器是一个强大的工具，但过度使用它们会使代码变得难以理解和维护。
- 尽可能编写通用的装饰器，以便在不同的函数和项目中重用。
- 给装饰器取一个清晰、描述性的名称，让其他开发者一眼就能理解装饰器的功能。
注意！
-
改变函数签名：使用
*args和**kwargs来接受任意数量的参数，这样可以确保装饰器不会因为函数参数更改而失败。 -
深层嵌套装饰器的复杂性：嵌套太多层装饰器可能会使代码变得复杂难懂。在可能的情况下，尝试将多个功能合并到一个装饰器中，或重构代码以减少嵌套。
-
装饰器与函数绑定：记住装饰器在定义时就绑定到其装饰的函数上，这意味着它们不能轻易地被重新应用于其他函数或方法。
-
状态管理：如果装饰器维护状态（比如计数），需要确保状态管理的线程安全和一致性。
