Python装饰器：优雅的代码增强术

Python装饰器：优雅的代码增强术

作者：TechTalker
日期：2023-10-15

在Python的魔法工具箱中，装饰器（Decorator） 无疑是提升代码可读性和复用性的利器。它像一位隐形的造型师，为函数“披上外衣”而不改其核心逻辑。

核心原理

装饰器本质是一个高阶函数，接收目标函数作为参数，返回一个新函数。它利用闭包特性，在不修改原函数代码的前提下注入额外行为。

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"[LOG] 调用 {func.__name__}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

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

print(add(3, 5))  # 输出: [LOG] 调用 add → 8

经典应用场景

1. 日志记录：跟踪函数调用（如上方示例）
2. 性能监控：

   import time
   def timer(func):
       def wrapper(*args, **kwargs):
           start = time.time()
           result = func(*args, **kwargs)
           print(f"耗时: {time.time()-start:.4f}s")
           return result
       return wrapper
   

3. 权限验证：Web框架中常用（如Flask的@login_required）
4. 缓存优化：functools.lru_cache装饰器实现记忆化

进阶技巧

• 带参数的装饰器：通过嵌套函数实现

  def repeat(n):
      def decorator(func):
          def wrapper(*args, **kwargs):
              for _ in range(n):
                  result = func(*args, **kwargs)
              return result
          return wrapper
      return decorator
  

• 类装饰器：通过__call__方法实现状态管理
• 多装饰器堆叠：执行顺序从下往上（如@A @B def f() → B→A）

为什么值得用？

• 代码解耦：将非核心逻辑（如日志、验证）抽离
• DRY原则：避免重复代码
• 可读性：@decorator语法比显式嵌套更直观

注意：过度装饰会增加调试复杂度，建议用functools.wraps保留原函数元数据。

结语
掌握装饰器，如同获得Python的“超能力”。它不仅是语法糖，更是设计模式的实践。尝试用它重构你的项目，让代码既简洁又强大！