Python 装饰器的通俗理解

1. 引言

在学习 Python 编程语言中，我们经常会遇到一种编程模式，即“装饰器”。虽然装饰器在编程中非常常见，但是对于初学者来说，理解装饰器的原理和使用方式可能会有些困难。本文将通过通俗易懂的方式介绍 Python 装饰器，帮助读者更好地理解和应用装饰器。

2. 装饰器的概念

装饰器是 Python 中的一种高级技术，它允许程序员向已经存在的对象或函数添加额外的功能，而不需要修改原始对象或函数的定义。简单来说，装饰器提供了一种不改变源代码的情况下，对函数或类进行增强的方法。

3. 函数的装饰器

装饰器最常见的用法是对函数进行装饰。在 Python 中，我们可以使用 @ 符号和装饰器函数来装饰函数。这里是一个简单的示例：

def decorator_function(original_function):
    def wrapper_function():
        print("功能增强前执行的代码")
        original_function() # 调用原始函数
        print("功能增强后执行的代码")
    return wrapper_function

@decorator_function
def hello():
    print("hello 装饰器")

hello()

运行结果：

功能增强前执行的代码
hello 装饰器
功能增强后执行的代码

在上面的示例中，decorator_function 是一个装饰器函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数 wrapper_function。wrapper_function 在调用原始函数之前和之后执行一些额外的代码，从而实现对原始函数的功能增强。

使用 @decorator_function 可以将装饰器应用到 hello 函数上，使其在执行前后打印一些额外的内容。

4. 装饰器的应用场景

4.1 计时器装饰器

一个常见的应用场景是使用装饰器实现函数执行的计时功能。下面是一个简单的计时器装饰器示例：

import time

def timer_decorator(original_function):
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = original_function(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"函数 {original_function.__name__} 的执行时间为：{end_time - start_time} 秒")
        return result
    return wrapper_function

@timer_decorator
def slow_function():
    time.sleep(2) # 模拟耗时操作

slow_function()

运行结果：

函数 slow_function 的执行时间为：2.00002121925354 秒

在上面的示例中，我们定义了一个计时器装饰器 timer_decorator，它会在调用被装饰的函数之前和之后记录时间，并打印出函数的执行时间。

通过使用 @timer_decorator 装饰器，我们成功地将计时器功能应用到了 slow_function 函数上。

4.2 权限验证装饰器

另一个常见的应用场景是使用装饰器在函数执行前进行权限验证。下面是一个简单的权限验证装饰器示例：

def login_required_decorator(original_function):
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        if isLoggedIn():
            return original_function(*args, **kwargs)
        else:
            print("需要登录才能访问该功能！")
    return wrapper_function

@login_required_decorator
def sensitive_function():
    print("这是一个需要登录才能访问的功能")

sensitive_function()

运行结果：

需要登录才能访问该功能！

在上面的示例中，我们定义了一个权限验证装饰器 login_required_decorator，它会在调用被装饰的函数之前检查用户是否已经登录。如果用户已经登录，则正常执行原始函数；否则，打印一条提示信息。

通过使用 @login_required_decorator 装饰器，我们成功地将权限验证功能应用到了 sensitive_function 函数上。

5. 类的装饰器

除了对函数进行装饰，装饰器还可以用于对类进行装饰。下面是一个简单的类装饰器示例：

def add_method_decorator(original_class):
    original_class.new_method = lambda self: print("这是一个动态添加的方法")
    return original_class

@add_method_decorator
class MyClass:
    def existing_method(self):
        print("这是一个现有的方法")

obj = MyClass()
obj.existing_method()
obj.new_method()

运行结果：

这是一个现有的方法
这是一个动态添加的方法

在上面的示例中，我们定义了一个类装饰器 add_method_decorator，它会动态地向被装饰的类添加一个新的方法 new_method。

通过使用 @add_method_decorator 装饰器，我们成功地将新的方法添加到了 MyClass 类中。

6. 带参数的装饰器

装饰器还可以接受参数，这使得装饰器的功能更加灵活。下面是一个带参数的装饰器示例：

def repeat_decorator(times):
    def decorator_function(original_function):
        def wrapper_function(*args, **kwargs):
            for i in range(times):
                original_function(*args, **kwargs)
        return wrapper_function
    return decorator_function

@repeat_decorator(3)
def say_hello():
    print("hello")

say_hello()