什么是装饰器？

装饰器是 Python 中的一种高级功能，它允许你在不修改现有代码的情况下为函数或方法添加新的行为。装饰器本质上是一个接受函数并返回另一个函数的高阶函数。这使得它们非常适合用于横切关注点（如日志记录、权限检查、性能计时等），因为它们可以在不改变目标函数代码的前提下扩展其功能。

装饰器的基本用法

一个简单的装饰器如下所示：为say_hello函数添加打印执行前和执行后的提示信息

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_decorator
def say_hello():print("Hello!")say_hello()

输出：

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 是一个装饰器函数，它接收一个函数 func 作为参数，并返回一个新的函数 wrapper。@my_decorator 语法相当于 say_hello = my_decorator(say_hello)。

带参数的装饰器

装饰器本身也可以接受参数。为此，我们需要再多包一层：
以下repeat装饰器让别装饰的函数执行指定次数

def repeat(num_times):def decorator_repeat(func):def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(num_times):func(*args, **kwargs)return wrapperreturn decorator_repeat@repeat(num_times=3)
def greet(name):print(f"Hello, {name}!")greet("Alice")

输出：

Hello, Alice!
Hello, Alice!
Hello, Alice!

在这个例子中，repeat 是一个接受参数的装饰器工厂，它返回一个实际的装饰器 decorator_repeat。

装饰器与函数签名

为了让装饰器不改变被装饰函数的签名，可以使用 functools.wraps 来保留原函数的元数据：

import functoolsdef my_decorator(func):@functools.wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):print("Before calling the function")result = func(*args, **kwargs)print("After calling the function")return resultreturn wrapper@my_decorator
def say_hello(name):print(f"Hello, {name}")say_hello("Alice")
print(say_hello.__name__)

输出：

Before calling the function
Hello, Alice
After calling the function
say_hello

装饰器的实际应用

1. 日志记录

打印函数的接受的参数与返回值

def log_decorator(func):@functools.wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):print(f"Calling {func.__name__} with args: {args}, kwargs: {kwargs}")result = func(*args, **kwargs)print(f"{func.__name__} returned {result}")return resultreturn wrapper@log_decorator
def add(a, b):return a + badd(2, 3)

输出：

Calling add with args: (2, 3), kwargs: {}
add returned 5

2. 权限检查

def requires_permission(permission):def decorator(func):@functools.wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):if not user_has_permission(permission):raise PermissionError(f"User lacks {permission} permission")return func(*args, **kwargs)return wrapperreturn decorator@requires_permission("admin")
def delete_user(user_id):print(f"User {user_id} deleted")# Assuming user_has_permission("admin") returns False
delete_user(123)  # Raises PermissionError

3. 缓存

def cache(func):cached_results = {}@functools.wraps(func)def wrapper(*args):if args in cached_results:return cached_results[args]result = func(*args)cached_results[args] = resultreturn resultreturn wrapper@cache
def fibonacci(n):if n in (0, 1):return nreturn fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)print(fibonacci(10))

类装饰器

类也可以用作装饰器，实现更复杂的逻辑或状态管理：
使用类装饰器，记录函数被调用的次数

class CountCalls:def __init__(self, func):self.func = funcself.num_calls = 0def __call__(self, *args, **kwargs):self.num_calls += 1print(f"Call {self.num_calls} of {self.func.__name__}")return self.func(*args, **kwargs)@CountCalls
def say_hello():print("Hello!")say_hello()
say_hello()

输出：

Call 1 of say_hello
Hello!
Call 2 of say_hello
Hello!

总结

装饰器是 Python 中强大的工具，能够在不修改原函数代码的前提下添加额外的功能。通过理解装饰器的原理和使用方法，你可以编写更加灵活和可维护的代码。无论是日志记录、权限检查、性能计时还是缓存，装饰器都提供了一种优雅的解决方案。