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Python装饰器使用详解及实例

2025-04-27 11:53:30 0浏览收藏

Python装饰器是一种强大的工具，用于修改或增强函数和类的行为。它们可以动态添加功能，如日志记录和性能监控。本文详细介绍了装饰器的使用方法、原理及实用技巧，涵盖了基本装饰器的应用、装饰器的工作原理、如何保留函数元数据以及装饰器的执行顺序等内容。通过实例展示了如何使用装饰器简化代码，并提供了保持装饰器简单和使用类装饰器的建议，帮助读者更好地掌握和应用这一技术。

Python装饰器是用于修改或增强函数或类行为的工具。1) 装饰器可以动态添加功能，如日志记录和性能监控。2) 它们本质上是接受函数并返回新函数的函数。3) 使用装饰器时需注意保留函数元数据和执行顺序。4) 建议保持装饰器简单，并在需要时使用类装饰器。

Python中如何使用装饰器？

在Python中，装饰器是一种非常强大的工具，用于修改或增强函数或类的行为。它们就像魔法一样，可以在不改变原始函数代码的情况下，动态地添加功能。这篇文章将深入探讨Python装饰器的使用方法、原理以及一些实用的技巧。

让我们从最基本的装饰器开始吧。假设你有一个简单的函数，你想在它执行前后打印一些日志信息。没有装饰器，你可能需要手动修改函数：

def my_function():
    print("Function is running")

print("Before function call")
my_function()
print("After function call")

但是，使用装饰器，我们可以这样做：

def log_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before function call")
        func()
        print("After function call")
    return wrapper

@log_decorator
def my_function():
    print("Function is running")

my_function()

在这个例子中，log_decorator 是一个装饰器，它接受一个函数 func 作为参数，并返回一个新的 wrapper 函数。这个 wrapper 函数在调用原始函数前后添加了日志打印。通过 @log_decorator 语法，我们可以轻松地将这个装饰器应用到 my_function 上。

现在，让我们深入了解装饰器的工作原理。装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。这个新的函数通常被称为“包装器”（wrapper），它可以调用原始函数，并在其前后执行额外的操作。

装饰器的优势在于它们可以复用。你可以定义一个装饰器，然后应用到多个函数上，而不必重复编写相同的代码。例如，如果你想为多个函数添加性能监控，你可以这样做：

import time

def timing_decorator(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:.4f} seconds to run.")
        return result
    return wrapper

@timing_decorator
def slow_function():
    time.sleep(2)
    print("Slow function finished")

@timing_decorator
def fast_function():
    print("Fast function finished")

slow_function()
fast_function()

在这个例子中，timing_decorator 可以应用到多个函数上，方便地监控它们的执行时间。

然而，装饰器也有一些需要注意的地方。首先，装饰器会改变函数的身份，这可能会影响一些依赖于函数名称的代码。为了解决这个问题，你可以使用 functools.wraps 来保留原始函数的元数据：

from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Something is happening before the function is called.")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("Something is happening after the function is called.")
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

这样，say_hello.__name__ 仍然会返回 "say_hello"，而不是 "wrapper"。

另一个需要注意的是，装饰器会在模块导入时立即执行。如果你的装饰器有副作用，你可能需要小心。例如：

def register(func):
    print(f"Registering function: {func.__name__}")
    return func

@register
def foo():
    pass

@register
def bar():
    pass

在这个例子中，导入模块时就会打印出注册信息。

最后，分享一些我使用装饰器的经验和建议：

保持装饰器简单：装饰器的逻辑应该尽量简单明了，避免复杂的业务逻辑。如果装饰器变得太复杂，考虑将其拆分为多个装饰器或使用类装饰器。
使用类装饰器：有时候，使用类来实现装饰器会更灵活，特别是当你需要维护一些状态时。例如，缓存装饰器可以使用类来实现：

class Cached:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.cache = {}

    def __call__(self, *args):
        if args in self.cache:
            return self.cache[args]
        result = self.func(*args)
        self.cache[args] = result
        return result

@Cached
def expensive_function(n):
    print(f"Calculating {n}")
    return n * n

print(expensive_function(2))  # 输出: Calculating 2, 然后 4
print(expensive_function(2))  # 直接返回 4，不再计算

注意装饰器的执行顺序：多个装饰器应用到同一个函数时，它们的执行顺序是从下到上。例如：

def decorator1(func):
    def wrapper():
        print("Decorator 1")
        return func()
    return wrapper

def decorator2(func):
    def wrapper():
        print("Decorator 2")
        return func()
    return wrapper

@decorator1
@decorator2
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

输出将是：