在 Python 的世界中，装饰器是一个强大且灵活的工具，它允许开发者在不修改函数源代码的情况下增加额外的功能。这一概念源自于函数式编程，但在 Python 中有着自己独特的实现方式和广泛应用。
一、装饰器的基础
装饰器本质上是一个接受函数作为参数并返回新函数的高阶函数。在 Python 中，可以通过在函数定义前加上 @decorator 语法糖来使用装饰器。例如：
def simple_decorator(f):
def wrapper():
print("Before function execution")
f()
print("After function execution")
return wrapper
@simple_decorator
def hello():
print("Hello, world!")
hello()
输出结果为：
Before function execution
Hello, world!
After function execution
二、带参数的装饰器
如果装饰的函数需要接受参数，则需要稍微复杂一些的处理。以下是一个可以接受任意参数的装饰器示例：
def decorator_with_args(*args, **kwargs):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Before function execution with args")
result = func(*args, **kwargs)
print("After function execution with args")
return result
return wrapper
return decorator
@decorator_with_args
def add(a, b):
return a + b
print(add(1, 2))
这段代码会输出：
Before function execution with args
After function execution with args
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三、装饰器的高级应用
装饰器可以用于各种场合，比如日志记录、性能测试、权限检查等。例如，下面的代码展示了如何使用装饰器来记录函数执行时间：
import time
def performance_test(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"{func.__name__} ran in: {end_time - start_time}s")
return result
return wrapper
@performance_test
def slow_function():
time.sleep(2)
slow_function()
四、装饰器的常见误区和最佳实践
虽然装饰器非常强大，但也有一些常见的误区需要注意。例如，装饰器会改变函数的元数据（如 name 和 doc），这可能会影响到调试和文档生成工具。为了解决这个问题，可以使用 functools 模块中的 wraps 装饰器来保持原函数的元数据：
from functools import wraps
def preserving_decorator(f):
@wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs):
# ... do something before ...
return f(*args, **kwargs)
# ... do something after ...
return wrapper
此外，应当避免在一个装饰器中做太多的事情，以保持装饰器的单一职责原则。如果需要多个步骤，可以考虑使用嵌套装饰器或组合多个简单的装饰器来实现。
装饰器是 Python 中一个独特而强大的特性，它使得代码更加模块化和可重用。通过合理地使用装饰器，我们可以编写出更加简洁、高效和易于维护的代码。然而，也要注意避免过度使用装饰器导致的代码难以理解和维护的问题。
