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一、简单装饰器
Python装饰器是一种语法糖，用于在不改变原有函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。装饰器本质上是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数，通常使用@语法糖来应用装饰器。
1.装饰器本质是一个函数，可称之为函数装饰器；
2.装饰器也是一个闭包，即在非全局范围内定义的函数可以引用其外围空间中的变量；
3.装饰器以一个函数作为参数，并且返回值也是一个函数；
4.装饰器不能修改被装饰的函数代码；不能修改被装饰函数的调用方式；
下面是一个简单的装饰器示例：
def my_decorator(func):
def wrapper():
print("Before the function is called.")
res = func()
print("After the function is called.")
return res
return wrapper
@my_decorator
def say_hello():
print("Hello!")
# 调用被装饰的函数
say_hello()
在这个示例中，my_decorator是一个装饰器函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数wrapper。wrapper函数包裹了原有的函数，它在调用原有函数之前和之后打印了额外的信息。@my_decorator语法糖将say_hello函数传递给my_decorator，并将其返回的新函数wrapper赋值给say_hello，这样调用say_hello函数时，实际上是调用了wrapper函数。执行结果为：
二、装饰器的运用场景
装饰器的应用非常广泛，可以用于实现各种功能，例如：
- 记录函数执行时间：通过在装饰器函数中记录函数执行的开始和结束时间，可以计算函数的执行时间。
- 缓存函数结果：通过在装饰器函数中维护一个缓存，可以避免重复计算相同参数的函数结果，提高函数的执行效率。
- 实现权限控制：通过在装饰器函数中检查用户的权限，可以控制用户对某些函数的访问权限。
- 日志记录：通过在装饰器函数中记录函数的输入参数和返回值，可以方便地进行调试和错误排除。
- 错误处理：通过在装饰器函数中捕获异常并进行处理，可以避免函数抛出异常导致程序崩溃。
Python装饰器是一种非常强大的语法糖，可以帮助我们实现各种功能，提高代码的复用性和可维护性。
三、运用案列
案列一：Python缓存cache实现
Python中的缓存（cache）机制可以通过装饰器来实现，但并不是所有的缓存都是通过装饰器实现的。装饰器是一种常用的实现缓存的方式，但是Python中还有其他的缓存实现方式，例如使用字典、使用缓存库等。
使用装饰器实现缓存的原理是，在装饰器函数中维护一个字典，将函数的输入参数作为键，函数的返回值作为值，存储在字典中。在每次调用函数之前，先检查字典中是否已经存在相同输入参数的缓存结果，如果存在，则直接返回缓存结果，否则调用原函数计算结果，并将计算结果缓存到字典中。
下面是一个简单的装饰器缓存示例：
def cache(func):
cached_results = {}
def wrapper(*args):
if args in cached_results:
return cached_results[args]
result = func(*args)
cached_results[args] = result
return result
return wrapper
@cache
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10))
1.在这个示例中，cache是一个装饰器函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数wrapper。wrapper函数维护了一个cached_results字典，用于存储函数的缓存结果。在调用被装饰的函数之前，wrapper函数先检查输入参数args是否已经存在于cached_results中，如果存在，则直接返回缓存结果，否则调用原函数计算结果，并将结果存储到cached_results中。
2.这个装饰器可以用于缓存计算复杂的函数，例如计算斐波那契数列的函数fibonacci。在第一次调用fibonacci(10)时，由于没有缓存结果，需要进行计算，计算结果存储到字典中。在后续的调用中，只需要从字典中获取结果即可，避免了重复计算，提高了程序的执行效率。
3.需要注意的是，装饰器缓存的实现方式可能存在一些问题，例如缓存数据的过期问题、内存占用问题等。因此，在实际使用中需要根据具体情况进行选择和调整，以确保程序的正确性和性能。
案列二：打印函数执行时间消耗
import time
# 注意：这个是带参数的装饰器
def calculate_execution_time(unit='s'):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
if unit == 'ms':
execution_time *= 1000
print(f"函数 {func.__name__} 的执行时间为: {execution_time:.2f} 毫秒")
else:
print(f"函数 {func.__name__} 的执行时间为: {execution_time:.2f} 秒")
return result
return wrapper
return decorator
@calculate_execution_time(unit='ms')
def my_function(a, b):
# 假设这里是一个耗时的操作
time.sleep(1)
# 被装饰函数本身的功能
print("{0} + {1} = ".format(a, b), a+b)
my_function(1, 2)
1.上述代码定义了一个名为calculate_execution_time的装饰器，它接受一个可选的参数unit，用于指定执行时间的单位，默认为秒。装饰器内部定义了另一个函数decorator，它接受被装饰的函数func作为参数。在wrapper函数中，我们首先记录函数执行开始的时间戳start_time，然后调用被装饰的函数并获取其返回值result，最后计算函数执行所花费的时间，并根据unit参数选择合适的单位进行打印。
2.执行结果：
3.带参数的装饰器详见下文。
四、带参数的装饰器
Python装饰器可以用于装饰任何可调用对象，包括函数和类。当装饰函数带参数时，需要在装饰器函数里再定义一层函数来接收参数，这样才能将参数传递给被装饰的函数。
下面是一个简单的装饰器示例，演示了如何在装饰器函数中处理带参数的函数：
from functools import wraps
def repeat(num):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
for i in range(num):
print(f"Running function {func.__name__} for the {i+1} time")
func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@repeat(3)
def greet(name):
print(f"Hello, {name}!")
greet("John")
1.在这个示例中，repeat是一个装饰器函数，它接收一个参数num，用于指定函数重复执行的次数。decorator是repeat的内部函数，它接收一个函数func作为参数，并返回一个新的函数wrapper。wrapper函数实现了函数的重复执行功能，它在循环中调用被装饰的函数func，并打印执行次数的信息。
另外，@wraps(func)用于保存函数的元信息，例如函数名、参数、注释等，可以使用functools模块中的wraps装饰器来保存被装饰函数的原信息。
2.wraps装饰器实际上是一个装饰器工厂函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的装饰器函数。这个新的装饰器函数会将被装饰的函数替换为自己，并使用functools模块中的update_wrapper函数来将被装饰函数的元信息复制到新的装饰器函数中。
3.如果不使用wraps装饰器来保存被装饰函数的元信息，那么被装饰函数的元信息会被覆盖，例如函数名会变成wrapper，函数注释会变成装饰器函数的注释。
4.在应用装饰器时，使用@语法糖将装饰器函数repeat(3)应用到函数greet上，例如：
@repeat(3)
def greet(name):
print(f"Hello, {name}!")
这样，每次调用greet函数时，都会执行3次，打印出执行的次数和函数的输出结果。
5.需要注意的是，在装饰器函数中定义的参数，需要在装饰器的每一层函数中进行传递和处理。在这个示例中，num参数在repeat函数中定义，被传递给decorator函数，最终在wrapper函数中使用。被装饰的函数的参数，需要在wrapper函数中定义为*args和**kwargs，以支持任意数量和类型的参数，并在调用被装饰的函数时传递给它。
6.执行结果：
五、装饰器执行过程
像上面的函数，在代码执行时，会首先将**@cache**加载（函数定义时），执行cache中的内容，不执行wrapper的内容（函数调用时）。后续fibonacci函数执行时，会先执行对应的wrapper的内容，再执行函数本身，即cache中的cached_results类似于wrapper的全局变量
后续的多次调用中，cache中仅wrapper的内容在执行
六、装饰器的执行顺序
说法一：装饰顺序按由下到上，调用时由上到下，执行顺序和装饰顺序相反。（简单记成正常的代码顺序即可）
说法二：装饰器由下到上依次立马执行，之后我们调用的f已经是被装饰器执行了之后的f了，此时是由上到下返回去依次调用。整个过程有点像先上楼梯（装饰过程），再下楼梯（调用函数）文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-710696.html
def decorator_a(func):
print('Get in decorator_a')
def inner_a(*args, **kwargs):
print('Get in inner_a')
return func(*args, **kwargs)
return inner_a
def decorator_b(func):
print('Get in decorator_b')
def inner_b(*args, **kwargs):
print('Get in inner_b')
return func(*args, **kwargs)
return inner_b
@decorator_b
@decorator_a
def f(x):
print('Get in f')
return x * 2
f(1)
执行结果：
关于执行顺序可参考：https://segmentfault.com/a/1190000007837364文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-710696.html
到了这里，关于Python装饰器（一次搞清楚）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
