Python的装饰器还是不会?来看看这篇文章(建议收藏)

liftword9小时前技术文章5

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哈喽，各位 Python 爱好者们！今天咱们要一起来攻克 Python 里一个超实用却又让不少新手犯迷糊的知识点 —— 装饰器。别担心，全程用大白话，搭配例子，还有口诀和记忆诀窍，保准让你轻松弄懂，以后遇到装饰器再也不头疼！

一、啥是装饰器？先从生活例子说起

咱先不聊代码，聊聊生活里的事儿。比如说，你有一件普通的 T 恤（这就好比咱们写的一个普通函数），夏天穿挺舒服，但要是去参加个稍微正式点的场合，就显得有点随意了。这时候咋办呢？你可以给它套上一件帅气的外套（这外套就是装饰器啦），瞬间就变得更得体、更实用了。而且重点是，你的 T 恤本身没被破坏，还是原来的那件 T 恤，只是多了外套的加持。

回到 Python 里，装饰器的作用其实差不多。它就是一个函数（或者说一个工具），可以给其他函数添加额外的功能，比如日志记录、权限检查、性能统计等等。而且关键的是，原来的函数不需要做任何修改，就像 T 恤不用剪剪裁裁，直接套上外套就行。这就叫 "开放封闭原则"，对函数功能开放扩展，对函数本身封闭修改，是不是很巧妙？

二、先看一个简单例子，感受装饰器的魅力

咱先写一个简单的函数，比如计算两个数的和：

def add(a, b):
    return a + b

现在，我们想在调用这个函数前后，打印一些日志，记录函数的调用情况。如果不用装饰器，咱们可能会这么做：

def add(a, b):
    print(f"开始调用add函数，参数是{a}和{b}")
    result = a + b
    print(f"add函数调用结束，结果是{result}")
    return result

这样确实能实现功能，但问题来了，如果有很多个函数都需要添加日志功能，难道每个函数都要这么改吗？那得多麻烦啊，而且违反了 "开放封闭原则"。这时候装饰器就派上用场了！

咱们来定义一个装饰器函数，专门给其他函数添加日志功能：

def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"开始调用{func.__name__}函数，参数是{args}和{kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"{func.__name__}函数调用结束，结果是{result}")
        return result
    return wrapper

然后，我们就可以用这个装饰器来装饰我们的 add 函数啦：

@log_decorator
def add(a, b):
    return a + b

这样，当我们调用 add (3, 5) 时，就会自动打印日志，而且 add 函数本身没有任何修改。是不是很神奇？这就是装饰器的基本用法。

三、装饰器的定义和基本结构

（一）装饰器的定义

装饰器本质上就是一个函数，它接收一个函数作为参数，返回一个新的函数。这个新的函数通常会在原函数的基础上添加一些额外的功能。

（二）基本结构

装饰器一般有三层结构：

层次	名称	作用
第一层	装饰器函数（外函数）	接收被装饰的函数作为参数
第二层	包装函数（内函数）	定义新的功能逻辑，包裹原函数
第三层	原函数	被装饰的函数，保持不变

就像咱们上面的 log_decorator 就是外函数，接收 func（原函数）作为参数；wrapper 是内函数，在里面添加了日志功能，然后调用原函数 func，并返回结果。

四、装饰器离不开闭包，啥是闭包？

在讲装饰器的时候，经常会提到闭包，那闭包到底是啥呢？其实闭包就是一个内部函数引用了外部函数的变量，并且外部函数返回了这个内部函数，这样就在内部函数和外部函数的变量之间形成了一个封闭的环境，这个内部函数就被称为闭包。

举个简单的例子：

def outer():
    x = 10
    def inner():
        print(x)
    return inner

这里的 inner 函数就是一个闭包，它引用了 outer 函数中的变量 x，当我们调用 outer () 返回 inner 函数后，即使 outer 函数已经执行完毕，x 的值仍然被保留在 inner 函数中，这就是闭包的作用。装饰器正是利用了闭包的这个特性，才能在不修改原函数的情况下，为其添加功能。

五、装饰器的常见应用场景

装饰器在实际开发中应用非常广泛，下面咱们列举几个常见的场景：

（一）日志记录

就像咱们上面的例子，给函数添加日志，记录函数的调用时间、参数、结果等信息，方便调试和监控。

（二）权限校验

比如在一个网站中，有些函数（比如修改用户信息的函数）需要用户登录后才能调用，我们可以用装饰器来检查用户是否登录，如果没登录就提示用户先登录。（Python的Web开发框架常用到这种功能）

def login_required(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if not is_logged_in():  # 假设is_logged_in()是检查用户是否登录的函数
            print("请先登录！")
            return
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

（三）性能测试

我们可以用装饰器来计算函数的执行时间，看看函数运行得快不快，有没有优化的空间。

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"{func.__name__}函数执行时间为{end_time - start_time}秒")
        return result
    return wrapper

（四）缓存结果

对于一些计算耗时的函数，如果我们希望多次调用时不需要重复计算，可以用装饰器来缓存函数的结果。Python 中有一个 lru_cache 装饰器就是专门做这个的。

六、带参数的装饰器，稍微复杂点，但也不难

前面咱们的装饰器都是不带参数的，那如果装饰器需要接收参数呢？比如，我们想让日志装饰器可以自定义日志的前缀，这时候就需要带参数的装饰器了。

带参数的装饰器其实就是在原来的装饰器外面再套一层函数，用来接收参数。咱们来看例子：

def log_decorator_with_param(prefix):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print(f"{prefix}开始调用{func.__name__}函数，参数是{args}和{kwargs}")
            result = func(*args, **kwargs)
            print(f"{prefix}{func.__name__}函数调用结束，结果是{result}")
            return result
        return wrapper
    return decorator

使用的时候就需要多一层调用，比如：

@log_decorator_with_param("【重要日志】")
def add(a, b):
    return a + b

这样，日志的前缀就变成了 "【重要日志】"，可以根据不同的需求传入不同的参数，是不是很灵活？

七、装饰器的语法糖 @，到底是啥？

咱们前面一直在用 @符号来应用装饰器，比如 @log_decorator，这个 @符号其实就是 Python 提供的一个语法糖，让我们使用装饰器更方便。它的本质就是把被装饰的函数作为参数传递给装饰器函数，并将返回的新函数赋值给原来的函数名。

比如，@log_decorator 等价于：

add = log_decorator(add)

有了这个语法糖，代码看起来更简洁，可读性更好。

八、记忆诀窍

（一）注意事项

装饰器的顺序很重要，如果有多个装饰器装饰同一个函数，装饰器的执行顺序是从下往上的，而调用顺序是从上往下的。

装饰器会改变原函数的元信息（比如函数名、文档字符串等），如果需要保留原函数的元信息，可以使用 functools.wraps 装饰器，比如在包装函数上加上 @functools.wraps (func)。

（二）记忆诀窍

咱们来编个口诀，帮助大家记忆装饰器的核心要点：

" 装饰器，像外套，函数穿上功能妙；

闭包里面套一套，原函不改新效到；

@符号，真方便，语法糖儿来相伴；

参数若要传进去，外层再把函数建；

日志权限和性能，各种场景都能用；

新手别怕慢慢学，多练多写就会懂！"

装饰器是 Python 中非常强大和实用的一个特性，学会使用装饰器可以让我们的代码更加简洁、优雅，提高代码的复用性。新手朋友们刚开始可能会觉得有点难，没关系，多动手写几个例子，结合咱们的口诀和记忆诀窍，慢慢就会掌握啦。希望这篇文章能让你对装饰器有一个清晰的认识，以后在编程中能灵活运用装饰器来提升自己的代码质量。

如果大家还有什么疑问，或者想了解更多 Python 编程技巧，欢迎在评论区留言，咱们一起交流学习！

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