深度解析Python装饰器常见用法与进阶技巧

2025-06-25 17:50

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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