Python中的装饰器|极客教程

Python中的装饰器

Python中的装饰器是一种高级功能，允许对函数或方法进行修改而无需改动其原始定义。装饰器本质上是一个函数，可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。装饰器在Python中被广泛应用，可以用来实现日志记录、性能测试、权限检查等功能。本文将详细介绍Python中装饰器的基本概念、用法和示例。

什么是装饰器

装饰器是一个用于修改函数或方法行为的函数。在Python中，装饰器本质上是一个可调用的对象，可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。装饰器可以在不改变原始函数定义的情况下，为函数添加额外功能。

装饰器的基本用法

下面是一个简单的装饰器示例，用于在函数执行前后打印日志信息：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Function {func.__name__} executed")
        return result
    return wrapper

@log
def add(a, b):
    return a + b

result = add(2, 3)
print(result)

运行上述代码，输出如下：

Calling function add
Function add executed
5

在上述示例中，log 函数是一个装饰器，用于打印函数调用的日志信息。通过 @log 语法糖将 add 函数应用了装饰器。当调用 add 函数时，实际上执行的是 wrapper 函数，其中包含了原始 add 函数的逻辑，并在执行前后打印了日志信息。

装饰器的应用场景

日志记录

装饰器可以用于实现日志记录功能，记录函数的执行时间、参数信息等。下面是一个简单的示例：

import time

def log_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time} seconds to execute")
        return result
    return wrapper

@log_time
def calculate_sum(n):
    return sum(range(n+1))

result = calculate_sum(1000000)
print(result)

权限检查

装饰器还可以用于实现权限检查功能，验证用户是否有权限执行某个函数。下面是一个简单的示例：

def check_permission(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if check_user_permission():
            return func(*args, **kwargs)
        else:
            print("Permission denied")
    return wrapper

@check_permission
def modify_data(data):
    # 在这里执行修改数据的逻辑
    pass

modify_data("some data")

缓存数据

装饰器还可以用于实现数据缓存功能，避免重复计算相同输入的结果。下面是一个简单的示例：

def cache(func):
    cached_results = {}
    def wrapper(*args):
        if args in cached_results:
            return cached_results[args]
        else:
            result = func(*args)
            cached_results[args] = result
            return result
    return wrapper

@cache
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

result = fibonacci(10)
print(result)

嵌套装饰器

在Python中，可以使用多个装饰器来修饰一个函数。如果有多个装饰器，它们的调用顺序与书写顺序相反。下面是一个示例：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Function {func.__name__} executed")
        return result
    return wrapper

def time_it(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time} seconds to execute")
        return result
    return wrapper

@log
@time_it
def add(a, b):
    return a + b

result = add(2, 3)
print(result)

在上述示例中，add 函数同时应用了 log 和 time_it 两个装饰器。当调用 add 函数时，先执行 time_it 装饰器，再执行 log 装饰器。因此，输出中会先打印时间信息，再打印日志信息。