Python装饰器详解
1. 装饰器是什么？
装饰器（Decorator）是Python中用于动态修改函数或类行为的工具。它本质上是一个高阶函数，接受一个函数作为参数，返回一个新的增强函数。通过@decorator语法糖，可以在不修改原函数代码的情况下扩展其功能。
2. 核心语法与原理
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基本语法：
@decorator_name def target_function():pass等价于：
target_function = decorator_name(target_function) -
保留元数据：
使用functools.wraps保留原函数的名称、文档字符串等信息：import functoolsdef my_decorator(func):@functools.wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):# 增强逻辑return func(*args, **kwargs)return wrapper
3. 常见使用场景
装饰器广泛应用于以下场景：
| 场景 | 作用 | 示例代码 |
|---|---|---|
| 日志记录 | 记录函数输入输出及执行细节 | python def log_decorator(func): ... logging.info(f"Call {func.__name__}") |
| 性能分析 | 测量函数执行时间 | python def timer(func): ... print(f"Time: {time.time()-start}") |
| 权限验证 | 检查用户权限 | python def auth_required(func): ... if not user.is_admin: raise Error |
| 缓存结果 | 存储函数结果避免重复计算 | python def memoize(func): ... cache[args] = func(*args) |
| 输入验证 | 确保参数合法性 | python def validate_input(func): ... if not isinstance(x, int): raise |
| 重试机制 | 自动重试失败操作 | python def retry(func): ... for _ in range(3): try: return func() |
4. 高级用法
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带参数的装饰器：
通过嵌套函数实现参数传递：def repeat(n):def decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(n):result = func(*args, **kwargs)return resultreturn wrapperreturn decorator@repeat(3) def greet(name):print(f"Hello {name}") -
类装饰器：
定义__call__方法修改类行为：class LogDecorator:def __init__(self, func):self.func = funcdef __call__(self, *args, **kwargs):print(f"Call {self.func.__name__}")return self.func(*args, **kwargs)@LogDecorator def my_function():pass -
装饰器链：
组合多个装饰器，按从内到外顺序执行：@decorator1 @decorator2 def my_func():pass
5. 实际应用示例
场景：优化斐波那契数列计算
import functools
import time# 日志装饰器
def log_decorator(func):@functools.wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):print(f"Call {func.__name__} with args {args}")result = func(*args, **kwargs)print(f"{func.__name__} returned {result}")return resultreturn wrapper# 计时装饰器
def timer(func):@functools.wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()result = func(*args, **kwargs)print(f"{func.__name__} took {time.time()-start:.4f}s")return resultreturn wrapper# 缓存装饰器
def memoize(func):cache = {}@functools.wraps(func)def wrapper(*args):if args not in cache:cache[args] = func(*args)return cache[args]return wrapper# 应用装饰器
@log_decorator
@timer
@memoize
def fibonacci(n):if n <= 1:return nreturn fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)print(fibonacci(30)) # 输出结果并显示执行时间
6. 总结
装饰器是Python中提升代码复用性和可维护性的重要工具。通过动态增强函数行为，它适用于日志记录、性能监控、权限控制等多种场景。合理使用装饰器能使代码更简洁优雅，同时避免重复代码。
