Python装饰器是一种高级Python语法，它允许我们在不修改原有函数代码的情况下，增加额外的功能。这种机制在很多场景中非常有用，比如日志记录、性能测试或是权限控制等。
让我们通过一个简单的例子来开始了解装饰器。假设我们有一个打印问候语的函数：
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
现在，我们想要在每次调用这个函数时都记录一条日志。传统的方法是直接修改函数体：
def say_hello(name):
print("Log: Function is called.")
print(f"Hello, {name}!")
这种方法虽然可行，但如果我们有很多类似的函数需要添加日志功能，代码就会变得冗余且难以维护。这时，装饰器就派上了用场。
我们可以创建一个装饰器函数来实现这个功能：
def log_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Log: Function is called.")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
然后，我们可以用@log_decorator注解来装饰say_hello函数：
@log_decorator
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
这样，每次调用say_hello时，都会自动打印日志信息，而无需修改原始函数的代码。
装饰器的工作原理基于Python的闭包特性。当我们定义了一个装饰器并将其应用到一个函数上时，实际上是创建了一个新的函数（在我们的例子中是wrapper），这个新函数包含了我们希望添加的额外功能。然后，这个新函数会替代原来的函数被调用。
除了简单的功能增强，装饰器还可以接收参数，甚至嵌套使用，以实现更复杂的功能。例如，我们可以创建一个带参数的装饰器来控制是否开启日志功能：
def log_decorator_with_argument(log_enabled=True):
def real_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if log_enabled:
print("Log: Function is called.")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return real_decorator
通过这样的设置，我们可以灵活地为不同的函数开启或关闭日志功能：
@log_decorator_with_argument(log_enabled=False)
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
在这个例子中，即使我们调用say_hello函数，也不会打印日志信息，因为我们将log_enabled设置为False。
总结来说，Python装饰器是一个强大的工具，它可以帮助我们写出更加模块化和易于维护的代码。通过理解装饰器的工作原理和灵活运用，我们可以有效地提升我们的代码质量，使其更加清晰、高效。希望这篇文章能够激发你对装饰器的兴趣，并鼓励你在项目中尝试使用它们。
