Python 装饰器实战：从入门到精通
# Python 装饰器实战：从入门到精通
## 什么是装饰器？
装饰器（Decorator）是 Python 中一种强大的工具，它允许你在不修改原函数代码的情况下，动态地给函数添加功能。简单来说，装饰器就是一个"包装器"，它包裹住你的函数，在函数执行前后添加额外的逻辑。
## 基础语法
装饰器的基本语法使用 `@` 符号：
```python
def my_decorator(func):
def wrapper():
print("函数执行前")
func()
print("函数执行后")
return wrapper
@my_decorator
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
# 输出:
# 函数执行前
# Hello!
# 函数执行后
```
## 实用场景一：日志记录
```python
import functools
from datetime import datetime
def log_decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"[{datetime.now()}] 调用函数：{func.__name__}")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"[{datetime.now()}] 函数执行完成")
return result
return wrapper
@log_decorator
def add(a, b):
return a + b
add(3, 5)
```
## 实用场景二：性能计时
```python
import time
def timing_decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(f"{func.__name__} 执行耗时：{end - start:.4f}秒")
return result
return wrapper
@timing_decorator
def slow_function():
time.sleep(2)
print("任务完成")
slow_function()
```
## 实用场景三：权限验证
```python
def require_auth(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(user, *args, **kwargs):
if not user.is_authenticated:
raise PermissionError("用户未登录")
return func(user, *args, **kwargs)
return wrapper
@require_auth
def delete_account(user):
print("删除账户")
```
## 带参数的装饰器
```python
def repeat(times):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(times):
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
return decorator
@repeat(3)
def greet(name):
print(f"Hello, {name}!")
greet("World")
```
## 多个装饰器叠加
```python
@log_decorator
@timing_decorator
def process_data():
time.sleep(1)
print("数据处理完成")
process_data()
```
## 总结
装饰器是 Python 中的高级特性，掌握它可以让你写出更优雅、更模块化的代码。常见的应用场景包括：
- 日志记录
- 性能监控
- 权限验证
- 缓存机制
- 事务处理
记住使用 `@functools.wraps` 来保留原函数的元信息，这是一个好的实践习惯。