【Python系列】Python装饰器

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博客目录

- 1.装饰器的概念
- 2.装饰器的构成
- 3.装饰器的语法
- 4.带参数的装饰器
- 5.装饰器的应用场景
- 6.示例：日志记录装饰器
- 7.装饰器的高级用法
- 8.结论

装饰器（Decorator）是 Python 中一种非常强大的功能，它允许程序员在不修改原始函数代码的前提下，增加函数的新功能。装饰器本质上是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个经过包装的函数，从而增强原有函数的功能。
在这里插入图片描述

1.装饰器的概念

在 Python 中，装饰器通常用@符号来表示，它位于函数定义之前。装饰器可以看作是一种设计模式，它遵循开放-封闭原则，即软件实体应该对扩展开放，对修改封闭。装饰器允许你通过增加新的功能来扩展函数，而不需要修改函数本身的代码。

2.装饰器的构成

一个装饰器通常包含以下三部分：

接收函数的函数：这是装饰器本身，它接收一个函数作为参数。
包装函数：这是装饰器内部定义的函数，它会调用接收到的函数，并可以添加额外的功能。
返回包装函数：装饰器执行完毕后，需要返回一个函数，通常是包装函数。

3.装饰器的语法

装饰器的基本语法如下：

def decorator_function(original_function):
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        # 在这里添加额外的功能
        result = original_function(*args, **kwargs)
        # 在这里添加额外的功能
        return result
    return wrapper_function

@decorator_function
def original_function(*args, **kwargs):
    # 函数的原始功能
    pass

4.带参数的装饰器

有时候，我们希望装饰器本身也能接收参数，这就需要使用到闭包。带参数的装饰器语法如下：

def decorator_function_with_args(arg1, arg2):
    def decorator(original_function):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            # 使用装饰器参数
            print(arg1, arg2)
            result = original_function(*args, **kwargs)
            return result
        return wrapper
    return decorator

@decorator_function_with_args('arg1_value', 'arg2_value')
def original_function():
    pass

5.装饰器的应用场景

装饰器可以用于多种场景，包括但不限于：

日志记录：在函数执行前后添加日志记录。
性能测试：测量函数执行时间。
事务处理：确保数据库操作的原子性。
缓存：缓存函数的返回结果，避免重复计算。
权限校验：检查用户是否有执行函数的权限。
请求限流：限制函数在一定时间内的调用次数。

6.示例：日志记录装饰器

下面是一个简单的日志记录装饰器示例：

import functools
import time

def log_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling {func.__name__}")
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"{func.__name__} executed in {end_time - start_time:.2f} seconds")
        return result
    return wrapper

@log_decorator
def add(a, b):
    time.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    return a + b

result = add(5, 3)