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ithorizon 6个月前 (10-20) 阅读数 16 #后端开发

Python装饰器详解：一文彻底掌握核心原理与用法

一、装饰器简介

在Python中，装饰器是一种非常有用的功能，它允许我们以不修改原有函数定义的方案，扩展或愈发函数的行为。装饰器在很多高级Python框架和库中都有广泛的应用，例如Flask、Django等。

二、装饰器的核心原理

装饰器本质上是一个返回函数的函数。它接收一个函数作为参数，然后返回一个新的函数，这个新的函数会在执行原函数之前或之后，增多一些额外的功能。

三、装饰器的使用方法

下面我们来通过一个简洁的例子来了解装饰器的使用方法。

3.1 无参数装饰器

首先，我们定义一个无参数的装饰器。


def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before the function is called.")
        func()
        print("After the function is called.")
    return wrapper
@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello, world!")
say_hello()

执行上述代码，输出最终如下：


Before the function is called.
Hello, world!
After the function is called.

3.2 带参数的装饰器

接下来，我们来看一个带参数的装饰器。


def repeat(num):
    def decorator(func):
        def wrapper():
            for _ in range(num):
                func()
        return wrapper
    return decorator
@repeat(3)
def say_hello():
    print("Hello, world!")
say_hello()

执行上述代码，输出最终如下：

Hello, world!

四、装饰器的进阶用法

装饰器除了可以用来扩展函数的功能，还可以用来实现一些高级功能，如缓存、日志记录等。

4.1 缓存装饰器

下面我们来实现一个简洁的缓存装饰器，它会将函数的返回值缓存起来，如果再次调用相同的参数，则直接返回缓存的最终，而不是重新计算。


def memoize(func):
    cache = {}
    def memoized_func(*args):
        if args in cache:
            return cache[args]
        result = func(*args)
        cache[args] = result
        return result
    return memoized_func
@memoize
def fibonacci(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10))

执行上述代码，输出最终如下：

4.2 日志装饰器

下面我们来实现一个简洁的日志装饰器，它会记录函数的调用和返回值。


import logging
def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info(f"Calling function {func.__name__} with args {args} and kwargs {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        logging.info(f"Function {func.__name__} returned {result}")
        return result
    return wrapper
@log
def add(a, b):
    return a + b
add(3, 4)

执行上述代码，输出最终如下（假设logging配置正确）：


INFO:root:Calling function add with args (3, 4) and kwargs {}
INFO:root:Function add returned 7

五、装饰器的高级用法

除了基本的装饰器用法，Python还赞成一些高级的装饰器特性，如装饰器类、装饰器参数等。

5.1 装饰器类

装饰器类允许我们使用面向对象的方案来定义装饰器。下面是一个装饰器类的例子：


class MyDecorator:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("Before the function is called.")
        result = self.func(*args, **kwargs)
        print("After the function is called.")
        return result
@MyDecorator
def say_hello():
    print("Hello, world!")
say_hello()

执行上述代码，输出最终如下：


Before the function is called.
Hello, world!
After the function is called.

5.2 装饰器参数

装饰器本身也可以接受参数，这需要我们在装饰器内部再定义一个函数来接收这些参数。下面是一个装饰器参数的例子：


def count_calls(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        wrapper.calls += 1
        return func(*args, **kwargs)
    wrapper.calls = 0
    return wrapper
@count_calls
def say_hello():
    print("Hello, world!")
say_hello()
say_hello()
print(f"say_hello has been called {say_hello.calls} times.")
@count_calls
def add(a, b):
    return a + b
add(3, 4)
add(5, 6)
print(f"add has been called {add.calls} times.")