Python 装饰器原理知识点

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Python装饰器原理：从入门到精通

装饰器是Python中一个强大而优雅的特性，它允许你在不修改原函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。本文将深入探讨装饰器的工作原理、实现方式以及实际应用场景。

什么是装饰器？

装饰器本质上是一个Python函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。使用装饰器可以在运行时动态地修改函数的行为，而不需要改变函数本身的定义。

装饰器的语法使用@符号，这使得它们使用起来非常简洁明了。例如：

@decorator
def my_function():
    pass

这等同于：

def my_function():
    pass
my_function = decorator(my_function)

装饰器的工作原理

要理解装饰器，首先需要明白Python中的几个关键概念：

函数是一等对象：在Python中，函数和其他对象一样，可以被赋值给变量、作为参数传递或从其他函数返回。
闭包：内部函数可以访问外部函数的变量，即使外部函数已经执行完毕。
可变参数：*args和**kwargs允许函数接受任意数量的位置参数和关键字参数。

装饰器正是利用了这些特性来实现其功能的。让我们看一个简单的装饰器示例：

def simple_decorator(func):
    def wrapper():
        print("函数执行前")
        func()
        print("函数执行后")
    return wrapper

@simple_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

输出将是：

函数执行前
Hello!
函数执行后

装饰器的常见用途

装饰器在实际开发中有广泛的应用场景：

日志记录：自动记录函数的调用信息、参数和返回值
性能测试：测量函数执行时间
权限验证：检查用户是否有权限执行某个操作
缓存：缓存函数结果，避免重复计算
事务处理：自动处理数据库事务
重试机制：当函数失败时自动重试

带参数的装饰器

有时候我们需要装饰器本身也能接受参数。这种情况下，我们需要创建一个返回装饰器的函数：

def repeat(num_times):
    def decorator_repeat(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(num_times):
                result = func(*args, **kwargs)
            return result
        return wrapper
    return decorator_repeat

@repeat(num_times=3)
def greet(name):
    print(f"Hello {name}")

greet("Alice")

这个装饰器会让被装饰的函数执行指定次数。

类装饰器

除了函数装饰器外，Python还支持类装饰器。类装饰器通过实现__call__方法来工作：

class CountCalls:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.num_calls = 0

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.num_calls += 1
        print(f"调用次数: {self.num_calls}")
        return self.func(*args, **kwargs)

@CountCalls
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()
say_hello()

这个装饰器会记录函数被调用的次数。

保留函数元信息

使用装饰器时，原函数的__name__、__doc__等元信息会被覆盖。为了保留这些信息，可以使用functools.wraps装饰器：

from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        """包装函数的文档字符串"""
        print("装饰器操作")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def example():
    """示例函数的文档字符串"""
    pass

print(example.__name__)  # 输出: example
print(example.__doc__)   # 输出: 示例函数的文档字符串

装饰器的高级应用

多个装饰器的堆叠

你可以在一个函数上应用多个装饰器，它们会按照从下往上的顺序执行：

@decorator1
@decorator2
@decorator3
def my_function():
    pass

这等同于：

my_function = decorator1(decorator2(decorator3(my_function)))

装饰器工厂模式

通过组合装饰器，可以实现更复杂的功能。例如，创建一个可以根据条件选择是否应用装饰器的工厂：

def conditional_decorator(condition, decorator):
    def wrapper(func):
        if condition:
            return decorator(func)
        return func
    return wrapper

@conditional_decorator(True, simple_decorator)
def function_to_decorate():
    print("函数执行")

装饰器的实际案例

让我们看一个实用的缓存装饰器实现：

from functools import wraps

def cache(func):
    cached_results = {}

    @wraps(func)
    def wrapper(*args):
        if args in cached_results:
            print("返回缓存结果")
            return cached_results[args]
        result = func(*args)
        cached_results[args] = result
        return result
    return wrapper

@cache
def compute_expensive_operation(x):
    print("执行耗时计算...")
    return x * x

print(compute_expensive_operation(4))  # 执行计算
print(compute_expensive_operation(4))  # 返回缓存结果

这个装饰器会缓存函数的结果，当相同的参数再次传入时，直接返回缓存的结果，避免重复计算。