深入解析Python装饰器原理与应用

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一、装饰器的概念引入

在Python编程中，装饰器是一项强大且独特的功能。简单来说，装饰器就是一个函数，它可以用来修改其他函数的行为。它允许我们在不修改原函数代码的情况下，为其添加额外的功能。例如，我们可能想要记录函数的调用次数、计算函数执行时间、对函数的输入输出进行验证等。通过使用装饰器，我们可以将这些功能模块化，使得代码更加清晰和易于维护。

二、装饰器的基本原理

装饰器的实现基于Python中函数的一等公民特性。函数在Python中是可以作为参数传递给其他函数，并且可以作为返回值返回的。装饰器本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。

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

def original_function():
    print("This is the original function")

decorated_function = decorator(original_function)
decorated_function()

在上述代码中，decorator函数就是一个装饰器。它接收一个函数func作为参数，在内部定义了一个新的函数wrapper。在wrapper函数中，先打印了一些信息，然后调用原函数func，最后又打印了一些信息。最后，decorator函数返回wrapper函数。通过将原函数传递给装饰器，我们得到了一个新的函数decorated_function，它在执行原函数前后添加了额外的打印信息。

三、装饰器的应用场景

（一）日志记录

记录函数的调用情况是装饰器很常见的一个应用场景。我们可以使用装饰器来记录函数的输入参数、执行时间以及返回值等信息。

import time

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Function {func.__name__} called with args {args}, kwargs {kwargs}. Execution time: {end_time - start_time} seconds. Result: {result}")
        return result
    return wrapper

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

print(add_numbers(3, 5))

在上述代码中，log装饰器记录了函数的调用信息，包括参数、执行时间和返回值。通过使用@log语法糖，我们可以方便地将add_numbers函数进行装饰。

（二）权限验证

在一些应用中，我们可能需要对函数的调用进行权限验证。装饰器可以用来实现这一功能。

def check_permission(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        user_permission = "admin"  # 假设这里从某个地方获取用户权限
        if user_permission == "admin":
            return func(*args, **kwargs)
        else:
            print("Permission denied")
    return wrapper

@check_permission
def sensitive_operation():
    print("Performing sensitive operation")

sensitive_operation()

这里的check_permission装饰器会检查用户权限，如果用户是管理员，则执行原函数，否则提示权限被拒绝。

（三）性能优化

有时候我们可能需要对函数的性能进行优化，例如缓存函数的计算结果，避免重复计算。

cache = {}

def memoize(func):
    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)

print(fibonacci(10))

memoize装饰器通过缓存已经计算过的结果，提高了fibonacci函数的性能。

四、带参数的装饰器

除了基本的装饰器，Python还支持带参数的装饰器。带参数的装饰器本质上是一个函数工厂，它返回一个装饰器函数。

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

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

greet("John")

在上述代码中，repeat是一个带参数的装饰器工厂函数。它接收一个参数num_times，返回一个装饰器函数decorator。decorator函数接收一个函数func作为参数，并返回一个新的函数wrapper。在wrapper函数中，会重复调用原函数num_times次。

五、类装饰器

除了函数装饰器，Python还支持类装饰器。类装饰器是通过定义类的__call__方法来实现的。

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

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.call_count += 1
        print(f"Function {self.func.__name__} called {self.call_count} times")
        return self.func(*args, **kwargs)

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

say_hello()
say_hello()

在上述代码中，CountCalls类是一个类装饰器。它的__init__方法接收一个函数func，并将其保存为类的属性。__call__方法在每次调用被装饰的函数时，会增加调用次数并打印出来，然后执行原函数。