前言
当我们的Python代码变得越来越复杂时，就可能会发现需要在函数中添加一些 额外的功能，例如 日志记录、性能测试、输入合法性检查 等等。这时候，使用Python装饰器就可以让我们的代码更加优雅和可维护。
装饰器 是Python语言中的一种高级语法，它可以在不改变原有代码的情况下，动态地为函数或者类添加功能。
本文小编将介绍装饰器的实现原理、实现效果、适用场景，并且通过一些实际的例子来演示如何使用装饰器来增强函数的功能和修改函数的行为。同时还有一些高阶的装饰器用法，例如类装饰器、参数化装饰器、多个装饰器嵌套等等。
实现原理
装饰器 的实现原理是利用了Python中的 闭包 和 函数对象 的特性。在Python中，函数和类都是一等公民，也就是说它们可以像普通变量一样被传递、赋值、作为参数和返回值。
装饰器实际上就是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。在返回的新函数中，我们可以添加一些额外的功能，比如缓存函数、认证用户、记录日志、计时、权限验证等等。然后再将这个新函数返回，从而实现对原有函数的装饰。
实现效果
使用装饰器可以使代码更加简洁、优雅。在不改变原有代码的情况下，可以动态地添加、修改、删除函数的功能。同时，装饰器还可以提高代码的复用性和可维护性，使代码更加易读易懂。
例如，我们可以使用装饰器来给一个函数添加日志功能：
def log(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Calling {func.__name__} with args {args} and kwargs {kwargs}") return func(*args, **kwargs) return wrapper @log def add(a, b): return a + b print(add(1, 2))
输出：
Calling add with args (1, 2) and kwargs 3
在上面的例子中，我们定义了一个log装饰器，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数wrapper。在wrapper函数中，我们先打印出函数的名称和参数，然后再调用原有的函数，并将结果返回。最后，我们使用@log语法糖来装饰add函数，从而实现了给add函数添加日志功能的效果。
适用场景
装饰器可以用于很多场景，比如：
- 日志记录：记录函数的调用时间、参数和返回值等信息；
- 计时器：统计函数的执行时间；
- 缓存：缓存函数的计算结果，避免重复计算；
- 权限/身份验证：验证用户是否有权限执行某个函数；
- 错误处理：捕获函数执行过程中的异常，并进行处理等。
- 限制函数调用次数：给函数设定调用次数，单个进程或线程内或时间节点内不允许超出调用限制
- 重试：函数执行不符合预期时，进行重新调用执行
高阶用法
除了基本的装饰器语法外，还有一些高阶的用法，可以让装饰器更加灵活和强大。
1、带参数的装饰器
有些时候，我们需要给装饰器传递一些参数，比如日志的级别、缓存的大小等。为了实现带参数的装饰器，我们需要再定义一层函数，来接受装饰器的参数，然后返回一个真正的装饰器函数。
def log(level): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"[{level}] Calling {func.__name__} with args {args} and kwargs {kwargs}") return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator @log(level="INFO") def add(a, b): return a + b print(add(1, 2))
输出：
[INFO] Calling add with args (1, 2) and kwargs 3
在上面的例子中，我们定义了一个带参数的装饰器log，它接受一个参数level，并返回一个真正的装饰器函数decorator。在decorator函数中，我们再定义一个wrapper函数，来实现日志记录的功能。最后，我们使用@log(level="INFO")语法糖来装饰add函数，并传递了一个参数level，从而实现了带参数的装饰器的效果。
2、类装饰器
除了函数装饰器外，Python中还支持类装饰器。类装饰器和函数装饰器的实现原理是一样的，只是它接受的参数是一个类，而不是一个函数。
class Log: def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): print(f"Calling {self.func.__name__} with args {args} and kwargs {kwargs}") return self.func(*args, **kwargs) @Log def add(a, b): return a + b print(add(1, 2))
输出：
Calling add with args (1, 2) and kwargs 3
在上面的例子中，我们定义了一个类装饰器Log，它接受一个函数作为参数，并在__call__方法中实现了日志记录的功能。最后，我们使用@Log语法糖来装饰add函数，并实现了类装饰器的效果。
3、多装饰器嵌套
多装饰器嵌套也是一种高级用法，可以在一个函数上应用多个装饰器，以实现更复杂的功能。装饰器可以嵌套在一起，以便一个函数可以被多个装饰器同时装饰。
例如，我们可以定义一个装饰器函数，用于记录函数的执行时间：
import time def timer(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print(f"Time elapsed: {end_time - start_time:.2f} seconds") return result return wrapper
然后，我们可以定义另一个装饰器函数，用于缓存函数的结果：
def cache(func): cache_dict = {} def wrapper(*args, **kwargs): key = str(args) + str(kwargs) if key in cache_dict: print("Retrieving from cache...") return cache_dict[key] else: result = func(*args, **kwargs) cache_dict[key] = result return result return wrapper
现在，我们可以定义一个函数，并将它装饰上述两个装饰器：
@cache @timer def my_function(x, y): time.sleep(1) return x + y
这意味着当我们调用 my_function 时，它会先被 cache 装饰器装饰，然后再被 timer 装饰器装饰。这样，函数的结果会被缓存，并记录函数的执行时间。
我们可以测试一下这个函数：
>>> my_function(2, 3) Time elapsed: 1.00 seconds 5 >>> my_function(2, 3) Retrieving from cache... 5
可以看到，第一次调用函数时，它需要花费 1 秒钟的时间来执行。但是，第二次调用函数时，它会从缓存中获取结果，而不需要再次执行函数。
总结
Python装饰器是一种强大且灵活的机制，允许我们灵活的增强函数的功能和修改函数的行为。学会使用装饰器可以使你的代码更加健壮，具有更好的可重用性。同时，高阶装饰器可以让你更灵活的处理多种需求。在实际开发中，我们可以根据具体的需求，来选择合适的装饰器，并使用高阶用法来实现更加灵活和强大的功能。
