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博客目录
- 1.装饰器的概念
- 2.装饰器的构成
- 3.装饰器的语法
- 4.带参数的装饰器
- 5.装饰器的应用场景
- 6.示例:日志记录装饰器
- 7.装饰器的高级用法
- 8.结论
装饰器(Decorator)是 Python 中一种非常强大的功能,它允许程序员在不修改原始函数代码的前提下,增加函数的新功能。装饰器本质上是一个函数,它接收一个函数作为参数,并返回一个经过包装的函数,从而增强原有函数的功能。
1.装饰器的概念
在 Python 中,装饰器通常用@
符号来表示,它位于函数定义之前。装饰器可以看作是一种设计模式,它遵循开放-封闭原则,即软件实体应该对扩展开放,对修改封闭。装饰器允许你通过增加新的功能来扩展函数,而不需要修改函数本身的代码。
2.装饰器的构成
一个装饰器通常包含以下三部分:
- 接收函数的函数:这是装饰器本身,它接收一个函数作为参数。
- 包装函数:这是装饰器内部定义的函数,它会调用接收到的函数,并可以添加额外的功能。
- 返回包装函数:装饰器执行完毕后,需要返回一个函数,通常是包装函数。
3.装饰器的语法
装饰器的基本语法如下:
def decorator_function(original_function):def wrapper_function(*args, **kwargs):# 在这里添加额外的功能result = original_function(*args, **kwargs)# 在这里添加额外的功能return resultreturn wrapper_function@decorator_function
def original_function(*args, **kwargs):# 函数的原始功能pass
4.带参数的装饰器
有时候,我们希望装饰器本身也能接收参数,这就需要使用到闭包。带参数的装饰器语法如下:
def decorator_function_with_args(arg1, arg2):def decorator(original_function):def wrapper(*args, **kwargs):# 使用装饰器参数print(arg1, arg2)result = original_function(*args, **kwargs)return resultreturn wrapperreturn decorator@decorator_function_with_args('arg1_value', 'arg2_value')
def original_function():pass
5.装饰器的应用场景
装饰器可以用于多种场景,包括但不限于:
- 日志记录:在函数执行前后添加日志记录。
- 性能测试:测量函数执行时间。
- 事务处理:确保数据库操作的原子性。
- 缓存:缓存函数的返回结果,避免重复计算。
- 权限校验:检查用户是否有执行函数的权限。
- 请求限流:限制函数在一定时间内的调用次数。
6.示例:日志记录装饰器
下面是一个简单的日志记录装饰器示例:
import functools
import timedef log_decorator(func):@functools.wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):print(f"Calling {func.__name__}")start_time = time.time()result = func(*args, **kwargs)end_time = time.time()print(f"{func.__name__} executed in {end_time - start_time:.2f} seconds")return resultreturn wrapper@log_decorator
def add(a, b):time.sleep(1) # 模拟耗时操作return a + bresult = add(5, 3)
7.装饰器的高级用法
除了基本用法,装饰器还可以用于类和类方法,甚至可以嵌套使用。此外,Python 标准库中的functools.wraps
装饰器可以用来保留原函数的元数据,如函数名、文档字符串等。
8.结论
装饰器是 Python 中一个非常强大的工具,它提供了一种灵活、优雅的方式来增强函数的功能。通过使用装饰器,我们可以编写更加模块化、可重用的代码,同时保持代码的清晰和简洁。掌握装饰器的使用,对于提高 Python 编程技能和编写高质量代码具有重要意义。
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