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在Python中，装饰器（Decorator） 使用 @ 符号实现，是一种修改函数/类行为的语法糖。它本质上是一个高阶函数，接受目标函数作为参数并返回包装后的函数。Python也提供了多个内置装饰器，如 @property、@staticmethod、@classmethod 等。
一、核心概念
- 装饰器本质：
@decorator等价于func = decorator(func) - 执行时机：在函数/类定义时立即执行装饰器逻辑
- 链式装饰：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))
二、自定义装饰器示例
1. 函数装饰器（无参数）
def logger(func):def wrapper(*args, **kwargs):print(f"调用函数: {func.__name__}")return func(*args, **kwargs)return wrapper@logger
def add(a, b):return a + bprint(add(3, 5))
# 输出:
# 调用函数: add
# 8
2. 带参数的装饰器
def repeat(n):def decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(n):result = func(*args, **kwargs)return resultreturn wrapperreturn decorator@repeat(3)
def greet(name):print(f"Hello, {name}!")greet("Alice")
# 输出:
# Hello, Alice!
# Hello, Alice!
# Hello, Alice!
3. 类装饰器
class CountCalls:def __init__(self, func):self.func = funcself.calls = 0def __call__(self, *args, **kwargs):self.calls += 1print(f"调用次数: {self.calls}")return self.func(*args, **kwargs)@CountCalls
def say_hello():print("Hello!")say_hello() # 输出: 调用次数: 1 \n Hello!
say_hello() # 输出: 调用次数: 2 \n Hello!
三、内置装饰器详解
1. @property：定义属性访问
class Circle:def __init__(self, radius):self._radius = radius@propertydef radius(self):"""Getter: 访问半径"""return self._radius@radius.setterdef radius(self, value):"""Setter: 设置半径（带验证）"""if value <= 0:raise ValueError("半径必须为正数")self._radius = value@propertydef area(self):"""只读属性: 计算面积"""return 3.14 * self._radius ** 2c = Circle(5)
print(c.radius) # 5 (像属性一样调用)
c.radius = 10 # 调用setter
print(c.area) # 314.0 (只读属性)
# c.area = 100 # 报错: AttributeError
2. @classmethod：类方法
class Date:def __init__(self, year, month, day):self.year = yearself.month = monthself.day = day@classmethoddef from_string(cls, date_str):"""工厂方法: 从字符串创建实例"""year, month, day = map(int, date_str.split('-'))return cls(year, month, day) # cls指向类本身def __str__(self):return f"{self.year}-{self.month}-{self.day}"d = Date.from_string("2023-10-01")
print(d) # 2023-10-01
3. @staticmethod：静态方法
class MathUtils:@staticmethoddef add(a, b):"""与类相关但不需要类/实例参与的独立函数"""return a + bprint(MathUtils.add(3, 7)) # 10 (无需实例化)
4. @functools.wraps：保留元数据
import functoolsdef debug(func):@functools.wraps(func) # 保留原函数名/文档等元数据def wrapper(*args, **kwargs):print(f"调试: {func.__name__}()")return func(*args, **kwargs)return wrapper@debug
def example():"""示例函数文档"""passprint(example.__name__) # "example" (不加wraps会显示"wrapper")
print(example.__doc__) # "示例函数文档"
四、使用场景总结
| 装饰器类型 | 典型应用场景 |
|---|---|
| 自定义无参装饰器 | 日志记录、性能计时、权限验证 |
| 自定义带参装饰器 | 重复执行、超时控制、注册路由（如Flask） |
@property | 封装属性访问、添加验证逻辑、计算属性 |
@classmethod | 工厂方法创建实例、操作类级别数据 |
@staticmethod | 工具函数（与类相关但无需访问实例/类状态） |
@functools.cache | 缓存函数结果（Python 3.9+） |
五、注意事项
- 装饰器会改变函数的
__name__等元数据（用@functools.wraps修复） - 多个装饰器顺序影响行为（最靠近函数的装饰器最先执行）
@property必须定义在相同名称的@xxx.setter之前
掌握装饰器能大幅提升代码的复用性和可读性，是Python高级编程的核心技术之一。