深入理解Python中的装饰器：从基础到高级应用
在现代编程中，代码的复用性和可读性是至关重要的。Python作为一种动态、面向对象且易于学习的编程语言，在这方面提供了许多强大的工具和特性。其中，装饰器（Decorator） 是一种非常实用的技术，它允许开发者通过“包装”函数或方法来增强其功能，而无需修改原始代码。本文将深入探讨Python中的装饰器，从基础概念到高级应用，并结合实际代码示例进行详细讲解。
1. 装饰器的基本概念
装饰器本质上是一个接受函数作为参数并返回新函数的高阶函数。它通常用于在不修改原始函数代码的情况下添加额外的功能。装饰器可以用来实现日志记录、性能监控、权限验证等功能。
1.1 简单装饰器示例
我们先来看一个最简单的装饰器示例：
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()输出结果为：
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 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，实际上是调用了经过装饰后的 wrapper 函数，因此在执行 say_hello 的前后分别打印了两条消息。
1.2 带参数的装饰器
有时我们需要传递参数给被装饰的函数。为此，我们需要在装饰器内部定义另一个函数来处理这些参数。例如：
def do_twice(func): def wrapper_do_twice(*args, **kwargs): func(*args, **kwargs) func(*args, **kwargs) return wrapper_do_twice@do_twicedef greet(name): print(f"Hello {name}")greet("Alice")输出结果为：
Hello AliceHello Alice在这个例子中，wrapper_do_twice 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，从而确保它可以正确地传递给被装饰的函数。
2. 嵌套装饰器与类装饰器
2.1 嵌套装饰器
我们可以将多个装饰器应用于同一个函数，它们会按照从内到外的顺序依次执行。例如：
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 hello(): print("Hello")hello()输出结果为：
Decorator oneDecorator twoHello注意，这里的装饰器是从上到下依次应用的，即 decorator_one 包装了 decorator_two 包装的 hello 函数。
2.2 类装饰器
除了函数装饰器，Python还支持类装饰器。类装饰器可以通过类实例化的方式对函数或方法进行包装。下面是一个简单的类装饰器示例：
class CountCalls: def __init__(self, func): self.func = func self.num_calls = 0 def __call__(self, *args, **kwargs): self.num_calls += 1 print(f"Call {self.num_calls} of {self.func.__name__!r}") return self.func(*args, **kwargs)@CountCallsdef say_goodbye(): print("Goodbye")say_goodbye()say_goodbye()输出结果为：
Call 1 of 'say_goodbye'GoodbyeCall 2 of 'say_goodbye'Goodbye在这个例子中，CountCalls 类实现了 __call__ 方法，使得类实例可以像函数一样被调用。每次调用 say_goodbye 时，CountCalls 实例会记录调用次数并在控制台输出相关信息。
3. 使用内置模块 functools.wraps
当我们使用装饰器时，可能会遇到一个问题：被装饰的函数失去了它的元数据（如函数名、文档字符串等）。为了保留这些信息，我们可以使用 functools.wraps。例如：
from functools import wrapsdef my_decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print("Decorator is working") return func(*args, **kwargs) return wrapper@my_decoratordef example_function(): """This is an example function.""" print("Function is running")print(example_function.__name__)print(example_function.__doc__)example_function()输出结果为：
example_functionThis is an example function.Decorator is workingFunction is running通过使用 @wraps(func)，我们可以确保 example_function 的元数据不会因为装饰器而丢失。
4. 高级应用：带参数的装饰器
有时候我们希望装饰器本身也能够接收参数。这可以通过再嵌套一层函数来实现。例如：
import timedef timer(timeout): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() elapsed_time = end_time - start_time if elapsed_time > timeout: print(f"Function {func.__name__} took too long: {elapsed_time:.2f} seconds") else: print(f"Function {func.__name__} finished in {elapsed_time:.2f} seconds") return result return wrapper return decorator@timer(timeout=2)def slow_function(): time.sleep(3) print("Slow function is done")slow_function()输出结果为：
Slow function is doneFunction slow_function took too long: 3.01 seconds在这个例子中，timer 装饰器接受一个 timeout 参数，并将其用于判断函数执行时间是否超过了指定的时间限制。
通过本文的介绍，我们深入了解了Python中装饰器的工作原理及其多种应用场景。从简单的函数装饰器到复杂的类装饰器，再到带有参数的装饰器，装饰器为我们提供了一种灵活且强大的方式来扩展函数或方法的功能。掌握装饰器不仅可以提高代码的可读性和复用性，还能使我们的程序更加简洁高效。希望本文能帮助你更好地理解和运用这一重要特性。
