Python装饰器使用方法与场景解析

Python装饰器是增强函数功能的强大工具，本文将深入解析其语法与实用场景。装饰器本质上是一个函数，通过`@`符号应用，它接收一个函数作为参数，并返回一个增强后的新函数，无需修改原函数代码即可添加额外功能，例如日志记录、性能计时、权限验证和结果缓存。文章详细介绍了装饰器的基本结构，包括函数嵌套、闭包、`*args`和`**kwargs`的使用，以及`functools.wraps`保留元数据的重要性。此外，还探讨了多个装饰器的执行顺序——从下往上依次包裹，外层先执行。掌握装饰器的关键在于理解函数包装机制、处理带参情况以及正确使用wraps工具，从而在实际开发中灵活运用，提升代码效率和可维护性。

装饰器是Python中用于增强函数行为的特殊函数。它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数，从而可以在不修改原函数代码的情况下为其添加额外功能。通过@符号应用装饰器，其基本结构依赖于函数嵌套和闭包，使用args和*kwargs以支持任意参数，并可通过functools.wraps保留原函数元数据。常见应用场景包括：1. 记录日志或性能计时；2. 权限检查或登录验证；3. 缓存函数结果以避免重复计算。当多个装饰器同时存在时，执行顺序是从下往上依次包裹并外层先执行。掌握装饰器的关键在于理解函数包装机制、处理带参情况以及正确使用wraps工具。

在 Python 中，装饰器是一个非常实用的功能，它允许我们在不修改函数本身的前提下，为函数添加额外功能。简单来说，装饰器就是一个接收函数作为参数的函数，并返回一个新的函数。

什么是装饰器？

装饰器本质上是一个函数，也可以是一个类，它的作用是包装另一个函数或类，以增强其行为。Python 使用 @ 符号来应用装饰器。

例如：

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before function call")
        func()
        print("After function call")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello")

say_hello()

运行结果：

Before function call
Hello
After function call

在这个例子中，my_decorator 是一个装饰器，它“包裹”了 say_hello 函数，让它在执行前后打印了一些信息。

装饰器的基本语法结构

装饰器的核心在于函数嵌套和闭包的使用。基本结构如下：

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 前置操作
        result = func(*args, **kwargs)
        # 后置操作
        return result
    return wrapper

@decorator
def some_function():
    pass

几点关键说明：

• *args 和 **kwargs 确保装饰器可以处理任意参数的函数。
• wrapper 函数负责调用原始函数，并可以在调用前后插入逻辑。
• 如果你希望保留原函数的元数据（比如名字、文档字符串），可以使用 functools.wraps：

from functools import wraps

def decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        ...
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

常见应用场景

装饰器的用途非常广泛，下面是一些常见的使用场景：

1. 记录日志 / 性能计时

你可以用装饰器来记录函数的执行时间或者调用次数，这对调试和性能分析很有帮助。

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"{func.__name__} took {time.time() - start:.4f}s")
        return result
    return wrapper

@timer
def sleep_seconds(seconds):
    time.sleep(seconds)

sleep_seconds(1)

2. 权限检查 / 登录验证

在 Web 开发中，经常需要用装饰器来做权限校验，比如 Flask 或 Django 中的 @login_required。

def login_required(func):
    def wrapper(user, *args, **kwargs):
        if user.is_authenticated:
            return func(user, *args, **kwargs)
        else:
            print("Access denied: User not logged in")
    return wrapper

@login_required
def access_profile(user):
    print(f"Accessing profile for {user.name}")

3. 缓存函数结果（Memoization）

装饰器可以用来缓存函数的计算结果，避免重复计算。

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

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

多个装饰器的执行顺序

当一个函数被多个装饰器修饰时，它们的执行顺序是从下往上（从内到外）的。例如：

def deco1(func):
    def wrapper():
        print("Start deco1")
        func()
        print("End deco1")
    return wrapper

def deco2(func):
    def wrapper():
        print("Start deco2")
        func()
        print("End deco2")
    return wrapper

@deco1
@deco2
def say_hi():
    print("Hi")

say_hi()

输出结果：

Start deco1
Start deco2
Hi
End deco2
End deco1

可以看到，deco2 先被应用，但它的执行是在 deco1 包裹之后。

基本上就这些了。装饰器虽然看起来有点绕，但只要理解它是“函数包装”的一种方式，再结合实际场景去练习，就能很快掌握。关键是要会写带参数的装饰器、多个装饰器叠加的情况，以及记得用 functools.wraps 来保留原函数信息。

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