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Python 深入浅出装饰器

news 2025/8/8 19:35:55

本篇文章将详细介绍装饰器的来龙去脉！

参考文章：Python 装饰器 | 简单一点学习 easyeasy.me

1. 装饰器是啥？

装饰器（Decorator）本质上是一个函数（或类），它接受一个函数作为输入，然后返回一个新的函数。新的函数通常会在原函数的基础上增加一些功能，比如记录日志、计时、权限验证等。

用生活化的比喻，装饰器就像是给你的手机壳加个防摔功能。手机（原函数）还是那个手机，但壳（装饰器）让它多了点保护功能。你不用改手机本身，就能让它更耐用。

在 Python 中，装饰器通常用 @ 符号来写，比如：

@my_decorator
def my_function():print("我是一个函数！")

这里的 @my_decorator 就是在 my_function 上加了个装饰器。接下来我们一步步揭开它的神秘面纱。

2. 函数的基础知识

在讲装饰器之前，得先搞清楚 Python 函数的一些基本概念，因为装饰器本质上是对函数的操作。

2.1 函数是“第一等公民”

在 Python 中，函数可以：

赋值给变量
作为参数传递给其他函数
作为返回值从函数返回

来看个例子：

def say_hello():print("Hello!")# 赋值给变量
greet = say_hello
托管
greet()  # 输出：Hello!# 作为参数传递
def call_func(func):func()call_func(say_hello)  # 输出：Hello!

这说明函数可以像普通变量一样被操作，为装饰器提供了基础。

2.2 闭包和内部函数

装饰器经常用到闭包（closure），也就是函数里定义的函数能记住外部函数的变量。简单例子：

def outer():x = 10def inner():print(x)  # 能访问外层的 xreturn innerfunc = outer()
func()  # 输出：10

这个特性让装饰器可以“包装”函数并保留额外的信息。

3. 从简单例子入手

让我们直接写一个简单的装饰器，感受一下它的威力。

3.1 例子：记录函数执行时间

假设我们想知道一个函数跑了多久，可以用装饰器来实现：

import timedef timer(func):def wrapper():start = time.time()func()end = time.time()print(f"{func.__name__} 运行时间：{end - start} 秒")return wrapper@timer
def slow_function():time.sleep(2)print("我睡了 2 秒")slow_function()
# 输出：
# 我睡了 2 秒
# slow_function 运行时间：2.002345 秒

3.2 发生了什么？

@timer 等价于 slow_function = timer(slow_function)。
timer 函数接收 slow_function 作为参数，返回一个新的函数 wrapper。
wrapper 函数在调用 func()（即 slow_function）前后加了计时代码。

这个例子展示了装饰器的基本逻辑：用一个函数包装另一个函数，增加新功能。

4. 装饰器的工作原理

为了更深入理解，我们来拆解一下装饰器的结构。

4.1 装饰器的本质

装饰器是一个高阶函数，接收一个函数，返回一个新的函数。新函数通常会调用原函数，并在前后加点“料”。

上面的 timer 装饰器可以改写成这样（去掉 @ 语法糖）：

def slow_function():time.sleep(2)print("我睡了 2 秒")slow_function = timer(slow_function)
slow_function()

4.2 wrapper 函数的参数问题

上面的例子有个问题：如果 slow_function 有参数怎么办？我们需要让 wrapper 函数能接受任意参数。

改进版：

def timer(func):def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()result = func(*args, **kwargs)end = time.time()print(f"{func.__name__} 运行时间：{end - start} 秒")return resultreturn wrapper@timer
def greet(name):time.sleep(1)print(f"你好，{name}！")return f"问候 {name}"result = greet("小明")
# 输出：
# 你好，小明！
# greet 运行时间：1.00123 秒
# result = "问候 小明"

这里用了 *args 和 **kwargs 来处理任意参数和关键字参数，还返回了原函数的返回值。

5. 带参数的装饰器

有时候，我们希望装饰器本身也能接受参数。比如，控制日志的级别：

def log(level):def decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):print(f"[{level}] {func.__name__} 被调用")return func(*args, **kwargs)return wrapperreturn decorator@log("INFO")
def say_hello(name):print(f"你好，{name}！")say_hello("小明")
# 输出：
# [INFO] say_hello 被调用
# 你好，小明！

5.1 原理拆解

带参数的装饰器多了一层函数嵌套：

log(level) 返回一个装饰器函数 decorator。
decorator 再接收目标函数 func，返回 wrapper。
@log("INFO") 等价于 say_hello = log("INFO")(say_hello)。

这让装饰器变得更灵活，可以根据参数定制行为。

6. 装饰器的实际应用场景

装饰器在实际开发中超级实用，以下是一些常见的场景。

6.1 日志记录

像上面的 log 装饰器，可以记录函数的调用信息：

def log(func):def wrapper(*args, **kwargs):print(f"调用 {func.__name__}，参数：{args}, {kwargs}")return func(*args, **kwargs)return wrapper

6.2 权限验证

比如，只有管理员才能调用某些函数：

def require_admin(func):def wrapper(user, *args, **kwargs):if user.get("role") == "admin":return func(user, *args, **kwargs)else:raise PermissionError("需要管理员权限")return wrapper@require_admin
def delete_user(user, user_id):print(f"用户 {user_id} 已被删除")user = {"role": "admin"}
delete_user(user, 123)  # 正常执行
user = {"role": "guest"}
# delete_user(user, 123)  # 抛出 PermissionError

6.3 缓存

可以用装饰器实现函数结果缓存，提高性能：

def cache(func):cache_dict = {}def wrapper(*args):if args in cache_dict:return cache_dict[args]result = func(*args)cache_dict[args] = resultreturn resultreturn wrapper@cache
def fib(n):if n <= 1:return nreturn fib(n-1) + fib(n-2)print(fib(10))  # 计算很快，因为中间结果被缓存

7. 高级用法：类装饰器和多重装饰器

7.1 类装饰器

装饰器不一定是函数，也可以用类来实现：

class Timer:def __init__(self, func):self.func = funcdef __call__(self, *args, **kwargs):start = time.time()result = self.func(*args, **kwargs)end = time.time()print(f"{self.func.__name__} 运行时间：{end - start} 秒")return result@Timer
def slow_function():time.sleep(2)print("我睡了 2 秒")slow_function()

类装饰器通过 __call__ 方法让对象可以像函数一样被调用，适合需要保存状态的场景。

7.2 多重装饰器

可以给一个函数加多个装饰器：

@log("INFO")
@timer
def greet(name):time.sleep(1)print(f"你好，{name}！")greet("小明")
# 输出：
# [INFO] greet 被调用
# 你好，小明！
# greet 运行时间：1.00123 秒

多重装饰器的执行顺序是从内到外（由下到上），但定义顺序相反。比如，log 先执行，然后是 timer。

8. 常见坑和怎么避坑

8.1 函数元信息丢失

装饰器可能会覆盖原函数的元信息（比如 __name__ 和 __doc__）。可以用 functools.wraps 解决：

from functools import wrapsdef timer(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()result = func(*args, **kwargs)end = time.time()print(f"{func.__name__} 运行时间：{end - start} 秒")return resultreturn wrapper@timer
def greet(name):"""问候用户"""print(f"你好，{name}！")print(greet.__name__)  # 输出：greet
print(greet.__doc__)   # 输出：问候用户