Python装饰器（Decorator）详解

Python装饰器详解

1. 装饰器是什么？

装饰器（Decorator）是Python中用于动态修改函数或类行为的工具。它本质上是一个高阶函数，接受一个函数作为参数，返回一个新的增强函数。通过@decorator语法糖，可以在不修改原函数代码的情况下扩展其功能。

2. 核心语法与原理

基本语法：

@decorator_name
def target_function():
    pass

等价于：

target_function = decorator_name(target_function)

保留元数据：
使用functools.wraps保留原函数的名称、文档字符串等信息：

import functools

def my_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 增强逻辑
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

3. 常见使用场景

装饰器广泛应用于以下场景：

场景	作用	示例代码
日志记录	记录函数输入输出及执行细节	`python def log_decorator(func): ... logging.info(f"Call {func.__name__}")`
性能分析	测量函数执行时间	`python def timer(func): ... print(f"Time: {time.time()-start}")`
权限验证	检查用户权限	`python def auth_required(func): ... if not user.is_admin: raise Error`
缓存结果	存储函数结果避免重复计算	`python def memoize(func): ... cache[args] = func(*args)`
输入验证	确保参数合法性	`python def validate_input(func): ... if not isinstance(x, int): raise`
重试机制	自动重试失败操作	`python def retry(func): ... for _ in range(3): try: return func()`

4. 高级用法

带参数的装饰器：
通过嵌套函数实现参数传递：

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

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

类装饰器：
定义__call__方法修改类行为：

class LogDecorator:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print(f"Call {
        
        self.func.__name__}")
        return self.func(*args, **kwargs)

@LogDecorator
def my_function():
    pass

装饰器链：
组合多个装饰器，按从内到外顺序执行：
```
@decorator1
@decorator2
def my_func():
    pass
```

5. 实际应用示例

场景：优化斐波那契数列计算

import functools
import time

# 日志装饰器
def log_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Call {
      
      func.__name__} with args {
      
      args}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"{
      
      func.__name__} returned {
      
      result}")
        return result
    return wrapper

# 计时装饰器
def timer(func):
    @functools.wraps(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

# 缓存装饰器
def memoize(func):
    cache = {
    
    }
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args):
        if args not in cache:
            cache[args] = func(*args)
        return cache[args]
    return wrapper

# 应用装饰器
@log_decorator
@timer
@memoize
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(30))  # 输出结果并显示执行时间

6. 总结

装饰器是Python中提升代码复用性和可维护性的重要工具。通过动态增强函数行为，它适用于日志记录、性能监控、权限控制等多种场景。合理使用装饰器能使代码更简洁优雅，同时避免重复代码。