理解 Python 装饰器：@ 的强大功能

理解 Python 装饰器：@ 的强大功能

在 Python 中，@ 符号与**装饰器（Decorator）**紧密相关。装饰器是一种强大且灵活的工具，允许在不修改函数、方法或类源代码的情况下，扩展或修改其行为。本文将深入探讨装饰器的工作原理、执行时机以及实际应用，结合通用 Python 编程和 FastAPI 框架的示例。

什么是装饰器？

装饰器是一个高阶函数（或可调用对象），通过包装另一个函数或类来添加功能。Python 的 @ 符号是装饰器的语法糖，用于简洁地应用装饰器。例如：

def my_decorator(func):def wrapper():print("函数调用前")func()print("函数调用后")return wrapper@my_decorator
def say_hello():print("你好！")say_hello()

输出：

函数调用前
你好！
函数调用后

在这里，@my_decorator 将 say_hello 函数包装在一个 wrapper 函数中，添加了调用前后打印日志的功能。@ 语法等价于：

say_hello = my_decorator(say_hello)

装饰器何时执行？

装饰器的执行分为两个阶段：

1. 代码解析阶段（模块加载时）：
   • 当 Python 加载模块时，遇到 @decorator，会立即执行装饰器函数（例如 my_decorator），将目标函数（例如 say_hello）作为参数传递，并返回一个新的函数（例如 wrapper）。
   • 这一阶段负责装饰器的注册或配置。
   • 示例：

import time
from functools import wrapsdef timer_decorator(func):print("解析时执行：注册装饰器")@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):start_time = time.time()result = func(*args, **kwargs)print(f"{func.__name__} 耗时 {time.time() - start_time:.2f} 秒")return resultreturn wrapper@timer_decorator
def slow_function():time.sleep(1)return "完成"print("正在解析代码...")
slow_function()

输出：

解析时执行：注册装饰器
正在解析代码...
slow_function 耗时 1.00 秒

• print("解析时执行：注册装饰器") 在模块加载时打印，表明装饰器的外层逻辑在解析时执行。

2. 运行时阶段：
   • 被包装的函数（wrapper）只有在调用被装饰函数（例如 slow_function()）时才会执行。
   • 在上述示例中，wrapper 的计时逻辑（记录时间并打印）在 slow_function() 调用时运行。

装饰器实战：FastAPI

装饰器在 FastAPI 框架中被广泛用于路由和事件处理。以下是具体分析。

FastAPI 的 @app.get

在 FastAPI 中，@app.get 是一个装饰器，用于将函数绑定到特定的 HTTP 路由。例如：

from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/hello")
@app.get("/v1/hello")
async def hello():return {"message": "你好！"}

• 解析阶段：
  • Python 解析代码时，@app.get("/hello") 和 @app.get("/v1/hello") 调用 FastAPI.get 方法，进而调用 app.add_api_route，将 hello 函数注册到 app.routes 路由表，分别对应 /hello 和 /v1/hello。
  • 此时没有处理任何 HTTP 请求，装饰器仅完成路由配置。
• 运行时阶段：
  • 当收到 GET /hello 或 GET /v1/hello 请求时，FastAPI 查询 app.routes，找到匹配的 hello 函数并直接调用。装饰器的逻辑（路由注册）不会再次执行。
• 多个装饰器：
  • 多个 @app.get 装饰器按从下到上的顺序应用：
    • @app.get("/v1/hello") 将 hello 注册到 /v1/hello。
    • @app.get("/hello") 将 hello 注册到 /hello。
    • 两个路由都指向同一个 hello 函数，请求任一路径都会触发它。

FastAPI 的 @app.on_event

FastAPI 曾使用 @app.on_event 装饰器来处理启动或关闭事件。例如：

@app.on_event("startup")
async def startup_event():print("应用启动...")

• 解析阶段：@app.on_event("startup") 调用 FastAPI.on_event，将 startup_event 注册到启动事件处理列表。
• 运行时阶段：应用启动时，FastAPI 调用所有注册的启动事件函数。

注意：@app.on_event 在 FastAPI 新版本中已废弃，推荐使用 lifespan 机制。例如：

from contextlib import asynccontextmanager@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):print("应用启动...")yieldprint("应用关闭...")app = FastAPI(lifespan=lifespan)

关于装饰器的关键点

• 不限于函数：装饰器可以应用于函数、方法或类，只要它们是可调用对象（类需实现 __call__）。
• 多个装饰器：多个装饰器按从下到上的顺序应用（由内向外）。例如：

@decorator1
@decorator2
def my_function():print("函数执行")

• decorator2 先包装 my_function，decorator1 再包装 decorator2 的结果。

• 解析与运行时：

  • 解析时：执行装饰器的外层逻辑（注册、配置）。
  • 运行时：执行包装逻辑（例如计时、路由处理）。

• FastAPI 特性：@app.get 在解析时注册路由（调用 app.add_api_route），运行时直接调用目标函数。

结论

Python 的 @ 装饰器是一种优雅的工具，能够增强代码的模块化和可重用性。无论是记录函数执行时间、注册 FastAPI 路由，还是实现权限控制，装饰器都提供了简洁的方式在不修改原始代码的情况下添加功能。