本文主要是介绍深度解析Python装饰器常见用法与进阶技巧，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
《深度解析Python装饰器常见用法与进阶技巧》Python装饰器（Decorator）是提升代码可读性与复用性的强大工具,本文将深入解析Python装饰器的原理,常见用法,进阶技巧与最佳实践,希望可...
装饰器的基本原理
装饰器本质上是一个高阶函数，即：以函数为参数并返回新函数的函数。它可以在不修改原始函数代码的前提下，动态地为其添加功能。
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print('Before function call')
result = func(*args, **kwargs)
print('After function call')
return result
return wrapper
@my_decorator
def say_hello():
print('Hello, world!')
http://www.chinasem.cnsay_hello()
输出：
Before function call
Hello, world!
After function call
函数装饰器的常见用法
1.日志记录
import logging
def log_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.info(f'Calling {func.__name__}')
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
2.权限校验
def require_admin(func):
def wrapper(user, *args, **kwargs):
if not user.is_admin:
raise PermissionError('Admin required')
return func(user, *args, **kwargs)
return wrapper
3.性能分析
import time
def timeit(func):
def China编程wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(f'{func.__name__} took {end - start:.4f}s')
return result
return wrapper
4.缓存机制
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def fib(n):
return n if n < 2 else fib(n-1) + fib(n-2)
带参数的装饰器
带参数的装饰器需要再包一层函数：
def repeat(times):DnsWSs
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(times):
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
return decorator
@repeat(3)
def greet():
print('Hello!')
类装饰器与方法装饰器
类装饰器
可以用于增强类的功能：
def singleton(cls):
instances = {}
def get_instance(*args, **kwargs):
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
return instances[cls]
return get_instance
@singleton
class Database:
pass
方法装饰器
与函数装饰器类似，但要注意 self 的传递：
def method_logger(func):
def wrapper(self, *args, **kwargs):
print(f'Calling {func.__name__} of {self}')
return func(self, *args, **kwargs)
return wrapper
class MyClass:
@method_logger
def foo(self):
print('foo called')
装饰器的嵌套与组合
多个装饰器可以叠加使用编程，执行顺序为自下而上：
@decorator_a
@decorator_b
def func():
pass
# 等价于 func = decorator_a(decorator_b(func))
进阶技巧：保留元信息与类型提示
装饰器会改变被装饰函数的元信息（如__name__, __doc__），推荐用 functools.wraps 保留原信息：
from functools import wraps
def my_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
对于类型提示，可以直接在装饰器和被装饰函数中添加 type hints。
装饰器最佳实践
- 始终使用 functools.wraps 保留函数元信息
- 为装饰器编写单元测试，确保功能可复用且无副作用
- 合理使用装饰器，避免过度嵌套导致调试困难
- 利用标准库装饰器（如 @staticmethod, @classmethod, @property, @lru_cache）提升开发效率
- 为装饰器添加类型提示和文档字符串
总结
python 装饰器让我们以声明式、可复用的方式增强函数和类的行为。掌握装饰器的原理与用法，不仅能提升代码的可读性和复用性，更能让你的 Python 项目更具专业水准。建议在实际开发中多加练习，灵活运用装饰器解决实际问题。
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