装饰器的基本概念
在 Python 中，装饰器是一种设计模式，用于在不修改原始函数代码的情况下，给函数添加新的功能。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新的函数。这种用法在 Python 中非常强大，因为它允许开发者以一种非侵入性的方式增强现有代码。
装饰器的基本语法如下：
def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): # 在这里添加装饰逻辑 result = func(*args, **kwargs) # 调用原始函数 # 可以在这里添加更多逻辑 return result return wrapper
# 使用装饰器@decoratordef function_to_decorate(x, y): return x + y
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使用@decorator语法是将function_to_decorate函数作为参数传递给decorator函数的简写方式。
带参数的装饰器
有时，你可能需要创建一个装饰器，它在应用到函数上时可以接受参数。这可以通过创建一个返回装饰器的函数来实现：
def decorator_with_args(arg1, arg2): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Decorator arguments: {arg1}, {arg2}") return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator
@decorator_with_args('value1', 'value2')def function_to_decorate(x, y): return x + y
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使用场景
以下介绍一些装饰器的使用场景，这些使用场景比较常见，可以加深装饰器的理解。
日志记录
装饰器可以用来记录函数的调用情况，包括其参数和返回值。
import logging
def log_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): logging.info(f"Calling {func.__name__} with args: {args}, kwargs: {kwargs}") result = func(*args, **kwargs) logging.info(f"{func.__name__} returned {result}") return result return wrapper
@log_decoratordef add(x, y): return x + y
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性能测试
装饰器可以用于测量函数的执行时间。
import time
def time_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() result = func(*args, **kwargs) end = time.time() print(f"{func.__name__} took {end - start:.4f} seconds to run") return result return wrapper
@time_decoratordef compute_heavy_function(data): # 模拟耗时计算 time.sleep(1) return data
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事务处理
在涉及数据库操作的函数上使用装饰器，可以确保事务的正确性。
def transaction_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): try: result = func(*args, **kwargs) db.commit() # 假设db是数据库连接对象 except Exception as e: db.rollback() raise e return result return wrapper
@transaction_decoratordef update_data(record): # 执行数据库更新操作 pass
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权限检查
在执行某些函数之前，可以使用装饰器来检查用户是否有相应的权限。
def permission_decorator(permission_required): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): if not current_user.has_permission(permission_required): raise PermissionError return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator
@permission_decorator('edit_post')def edit_post(post_id): # 编辑帖子的逻辑 pass
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缓存
装饰器可以用于缓存函数的结果，以避免重复计算。
def cache_decorator(func): cache = {} def wrapper(*args, **kwargs): key = (args, tuple(kwargs.items())) if key not in cache: cache[key] = func(*args, **kwargs) return cache[key] return wrapper
@cache_decoratordef expensive_function(param): # 执行昂贵计算 pass
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结论
装饰器是 Python 中一种强大的工具，它通过高阶函数和闭包机制，以一种简洁和表达性的方式扩展了函数的功能。无论是日志记录、性能测试、事务管理、权限验证还是缓存，装饰器都提供了一种优雅的解决方案。然而，装饰器也可能使代码变得难以理解，特别是在嵌套使用多个装饰器时。因此，使用装饰器时应该考虑其可读性和性能影响，并在适当的时候添加清晰的注释。
作者：程序员一点
链接：https://juejin.cn/post/7369044948329824308
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