装饰器（Decorator）

装饰器（Decorator）是 Python 中一种强大的语法特性，它允许在不修改原函数或类代码的情况下，动态地增强其功能。理解装饰器的核心在于掌握 函数作为一等公民 和 闭包 的概念。以下是逐步深入的分析：

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一、装饰器的本质

装饰器的核心是一个 高阶函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新函数（或类）。
通过 @decorator 语法糖，Python 自动将原函数传递给装饰器，并用返回的新函数替换原函数。

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Before calling", func.__name__)
        result = func(*args, **kwargs)
        print("After calling", func.__name__)
        return result
    return wrapper

@decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()
# 输出:
# Before calling say_hello
# Hello!
# After calling say_hello

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二、装饰器的工作原理

1. 语法糖的等价形式
   @decorator 等价于 say_hello = decorator(say_hello)，即装饰器返回的 wrapper 函数替换了原函数。

2. 闭包与作用域
   装饰器内部定义的 wrapper 函数捕获了外层变量 func，形成闭包。这使得 wrapper 可以在调用时访问到原函数。

3. 保留原函数元信息
   使用 functools.wraps(func) 装饰 wrapper 函数，可以保留原函数的 __name__、__doc__ 等元信息。

from functools import wraps

def decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # ...
    return wrapper

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三、带参数的装饰器

若装饰器需要接受参数，需再嵌套一层函数，形成 三层嵌套结构：

def repeat(n):
    def outer_wrapper(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(n):
                result = func(*args, **kwargs)
            return result
        return wrapper
    return outer_wrapper

@repeat(3)
def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

greet("Alice")
# 输出:
# Hello, Alice!
# Hello, Alice!
# Hello, Alice!

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四、类装饰器

类也可以作为装饰器，只需实现 __call__ 方法：

class Logger:
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print(f"Calling {self.func.__name__}")
        return self.func(*args, **kwargs)

@Logger
def calculate(a, b):
    return a + b

print(calculate(2, 3))
# 输出:
# Calling calculate
# 5

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五、装饰器的应用场景

1. 日志记录：自动记录函数调用信息。
2. 性能测试：统计函数执行时间。
3. 权限校验：检查用户权限后再执行函数。
4. 缓存：实现缓存机制（如 functools.lru_cache）。
5. 路由注册：Web 框架（如 Flask）用装饰器注册 URL 路由。

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六、注意事项

1. 装饰器顺序：多个装饰器按从下到上的顺序应用。

   @decorator1
   @decorator2
   def func(): ...
   # 等价于 func = decorator1(decorator2(func))
   

2. 装饰器副作用：装饰器可能修改函数签名或引入隐藏行为，需谨慎设计。

3. 调试问题：使用 functools.wraps 保留原函数信息，便于调试。

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七、总结

装饰器的核心思想是 函数组合，通过将功能模块化，实现代码复用和解耦。深入理解装饰器需要掌握：

• 函数作为对象传递
• 闭包与作用域
• 可变参数（*args, **kwargs）
• 元编程思想

掌握装饰器能让代码更简洁、可维护性更高，是 Python 高级编程的必备技能。