在 Python 中，装饰器（Decorator） 是一种设计模式，用于在不修改函数或类代码的情况下动态地扩展其功能。装饰器广泛应用于日志记录、性能监控、权限验证等场景，提供了一种简洁优雅的方式来“包裹”现有的代码。本文将介绍装饰器的基本概念、使用方式及常见场景。
1. 什么是装饰器？
装饰器是一个 高阶函数，它接受一个函数或类作为输入，并返回一个新的函数或类，通常用于增加额外的功能。通过装饰器，我们可以在不修改原始代码的情况下扩展函数或类的行为。装饰器的核心思想是 “包装”，它用来增强或修改目标函数或类的功能。
2. 装饰器的基本语法
装饰器的基本语法形式是：
@decorator_function
def target_function():
pass
等价于：
def target_function():
pass
target_function = decorator_function(target_function)
3. 创建一个简单的函数装饰器
函数装饰器的实现通常包含两个函数：一个是装饰器本身，另一个是“包装函数”。包装函数会在原始函数执行前后执行自定义逻辑。
示例：简单的日志装饰器
def log_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling function: {func.__name__}")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"Function {func.__name__} finished")
return result
return wrapper
@log_decorator
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
say_hello("Alice")
输出：
Calling function: say_hello
Hello, Alice!
Function say_hello finished
解释：
log_decorator是装饰器，它接收say_hello函数作为参数，返回一个新的函数wrapper，wrapper在执行say_hello之前和之后打印日志。
4. 带参数的装饰器
装饰器本身可以带参数，这时需要增加额外的嵌套层级。这样可以让装饰器在使用时更加灵活。
示例：带参数的装饰器
def repeat_decorator(repeat_count):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(repeat_count):
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
return decorator
@repeat_decorator(repeat_count=3)
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
say_hello("Alice")
输出：
Hello, Alice!
Hello, Alice!
Hello, Alice!
解释：
repeat_decorator装饰器可以接受一个repeat_count参数，表示函数执行的次数。在wrapper函数中，调用目标函数多次。
5. 类装饰器
除了函数装饰器，Python 也支持类装饰器，用于修改或增强类的行为。
示例：类装饰器
def add_method(cls):
def new_method(self):
print("This is a new method")
cls.new_method = new_method
return cls
@add_method
class MyClass:
def greet(self):
print("Hello!")
obj = MyClass()
obj.greet() # 调用原方法
obj.new_method() # 调用新添加的方法
输出：
Hello!
This is a new method
解释：
add_method装饰器给MyClass类添加了一个新的方法new_method。通过@add_method装饰器，类MyClass被修改，新增了一个方法。
6. 使用 functools.wraps 保持原函数属性
当我们使用装饰器时，目标函数的元数据（如函数名、文档字符串等）会被包装函数覆盖。为了保留原函数的属性，我们可以使用 functools.wraps 装饰器。
示例：使用 wraps 保持元数据
from functools import wraps
def log_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling function: {func.__name__}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@log_decorator
def say_hello(name):
"""Say hello to someone."""
print(f"Hello, {name}!")
print(say_hello.__name__) # 输出函数的名字
print(say_hello.__doc__) # 输出函数的文档字符串
输出：
say_hello
Say hello to someone.
解释：
- 使用
@wraps(func)保证了装饰器函数wrapper保留了原始函数say_hello的名字和文档字符串。
7. 常见应用场景
7.1 缓存结果（Memoization）
装饰器可以用于缓存函数的返回结果，避免重复计算，提升性能。
示例：缓存装饰器
def memoize(func):
cache = {}
def wrapper(*args):
if args not in cache:
cache[args] = func(*args)
return cache[args]
return wrapper
@memoize
def slow_function(x):
print(f"Computing {x}...")
return x * x
print(slow_function(5))
print(slow_function(5)) # 缓存值，不会重复计算
输出：
Computing 5...
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7.2 权限验证
装饰器常用于在执行函数前进行权限验证或用户身份检查。
示例：权限验证装饰器
def requires_permission(func):
def wrapper(user, *args, **kwargs):
if not user.get("is_admin", False):
raise PermissionError("User does not have permission")
return func(user, *args, **kwargs)
return wrapper
@requires_permission
def delete_user(user, username):
print(f"Deleting user {username}")
user = {"name": "Alice", "is_admin": False}
delete_user(user, "Bob") # 抛出权限错误
8. 总结
装饰器是 Python 中的一项强大功能，能够让我们以非常简洁的方式在不改变原始代码的情况下增加功能。它们不仅适用于函数，也可以用于类、方法等。装饰器常常用于日志记录、缓存、权限验证等场景，在 Python 开发中十分常见。