Python装饰器：让代码简洁优雅的魔法工具
在日常开发中，我们经常遇到这样的场景：需要为多个函数添加相同的功能，比如日志记录、性能测试或权限验证。传统做法是在每个函数中重复编写代码，这不仅繁琐，还容易出错。这时，Python装饰器就能大显身手了。
装饰器本质上是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。这种“函数装饰函数”的设计模式，让我们能够在不修改原函数代码的情况下，为其添加新功能。
让我们看一个实际例子——实现函数执行时间统计：
import time
def timer_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"{func.__name__} 执行时间: {end_time - start_time:.4f}秒")
return result
return wrapper
@timer_decorator
def calculate_sum(n):
return sum(range(n))
# 调用函数时会自动统计时间
calculate_sum(1000000)
在这个例子中，@timer_decorator 就是装饰器语法糖。它让 calculate_sum 函数具备了执行时间统计的功能，而函数本身的业务逻辑完全没有被修改。
装饰器的应用场景非常广泛：
- 身份验证和授权检查
- 日志记录和审计跟踪
- 输入参数验证和清洗
- 缓存和记忆化优化
- 错误处理和重试机制
掌握装饰器不仅能让你写出更简洁、可维护的代码，还能加深你对Python函数式编程的理解。它体现了Python“优雅、明确、简单”的设计哲学，是每个Python开发者都应该熟练掌握的工具。
装饰器的学习曲线可能稍陡，但一旦掌握，你将拥有一个强大的代码复用工具。从简单的装饰器开始，逐步尝试带参数的装饰器、类装饰器等高级用法，你的Python编程水平将得到质的提升。
