【Python系列】Python装饰器

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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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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:

python 复制代码
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 result
    return 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:

python 复制代码
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 result
        return wrapper
    return 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:

  1. 日志记录:在函数执行前后添加日志记录。
  2. 性能测试:测量函数执行时间。
  3. 事务处理:确保数据库操作的原子性。
  4. 缓存:缓存函数的返回结果,避免重复计算。
  5. 权限校验:检查用户是否有执行函数的权限。
  6. 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:

python 复制代码
import functools
import time

def 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 result
    return wrapper

@log_decorator
def add(a, b):
    time.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    return a + b

result = 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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