1. 什么是装饰器
在介绍 python 装饰器的功能与用法案例详解前，我们首先需要了解什么是装饰器。在编程中，装饰器是一种函数或类，它允许我们在代码运行时动态地修改、扩展或包装其他函数、类或方法的行为。相当于在原有的代码结构上进行了装饰，为函数或类添加了额外的功能。
如下是一个简单的例子，定义了一个被装饰的函数，对其进行了装饰器的操作：
def my_decorator(func):
def wrapper():
print("Something is happening before the function is called.")
func()
print("Something is happening after the function is called.")
return wrapper
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello = my_decorator(say_hello)
say_hello()
在这个例子中，我们先定义了一个装饰器函数 my_decorator。这个函数接受一个函数作为参数，然后返回另一个函数 wrapper，并在 wrapper 中添加了一些额外的代码，最后返回 wrapper。
我们再定义了一个函数 say_hello，并把它传递给 my_decorator 函数，然后把返回的函数重新赋值给 say_hello。最后调用 say_hello 函数，此时实际上调用的是 wrapper 函数。
由此可见，装饰器实质上就是一个对原有函数或类的包装，它允许我们在不改变原有代码结构的情况下修改其行为。
2. 装饰器的语法
2.1 函数装饰器
下面我们来看看装饰器的语法。
函数装饰器的语法如下：
@decorator
def func():
pass
其中，decorator 是装饰器函数，它接受一个函数作为参数，然后返回另一个函数。
例如，我们可以使用下面的装饰器函数来对函数的执行时间进行计时：
import time
def my_timer(func):
def wrapper():
start_time = time.time()
func()
end_time = time.time()
print("Time used:", end_time - start_time)
return wrapper
@my_timer
def say_hello():
time.sleep(1)
print("Hello!")
say_hello()
在这个例子中，我们定义了一个装饰器函数 my_timer，它接受一个函数作为参数，然后返回另一个函数 wrapper。在 wrapper 中记录了函数执行前后的时间，并打印出执行时间。
然后我们使用 @my_timer 来装饰函数 say_hello，相当于执行了下面的语句：say_hello = my_timer(say_hello)。
当我们调用 say_hello 函数时，会先执行 my_timer 函数，并返回 wrapper，然后再执行 wrapper 函数，最终打印出执行时间。
2.2 类装饰器
除了函数装饰器外，还可以使用类装饰器，它是一个类，接受一个函数作为参数，然后提供了一些额外的功能。
例如，我们可以使用下面的类装饰器来对函数进行缓存：
class Cache:
def __init__(self, func):
self.func = func
self.cache = {}
def __call__(self, *args):
if args in self.cache:
return self.cache[args]
else:
result = self.func(*args)
self.cache[args] = result
return result
@Cache
def fibonacci(n):
if n in (0, 1):
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10))
在这个例子中，我们定义了一个类装饰器 Cache，它接受一个函数作为参数，并提供了一个 __call__ 方法来代替原来的函数。在 __call__ 中，它先检查缓存中是否已经存在相同参数的计算结果，如果存在，则直接返回缓存中的结果，否则计算结果，并将结果存入缓存中。
我们使用 @Cache 来装饰函数 fibonacci，相当于执行了下面的语句：fibonacci = Cache(fibonacci)。
当我们调用 fibonacci 函数时，会先执行 Cache 类的 __init__ 方法，并保存被装饰的函数和一个空缓存。然后再执行 fibonacci 函数，实际上是执行了 Cache 类的 __call__ 方法，并返回计算结果。
3. 装饰器的应用
3.1 函数调试
函数调试是编写代码时必不可少的一部分，当我们运行一个程序时，总会遇到一些错误，此时就需要进行调试。
下面是一个使用装饰器来进行函数调试的例子：
def debug(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Calling function:", func.__name__)
print("Args:", args)
print("Kwargs:", kwargs)
result = func(*args, **kwargs)
print("Result:", result)
return result
return wrapper
@debug
def add(x, y):
return x + y
add(2, 3)
在这个例子中，我们定义了一个装饰器函数 debug，它接受一个函数作为参数，并返回另一个函数 wrapper。在 wrapper 中，它先打印出函数名、参数以及关键字参数，然后执行函数，并打印出结果。
我们使用 @debug 来装饰函数 add，相当于执行了下面的语句：add = debug(add)。
当我们调用 add 函数时，会先执行 wrapper 函数，并打印出函数名、参数以及关键字参数，然后再执行原有的 add 函数，最后打印出结果。
3.2 缓存函数计算结果
有些函数的计算结果是比较耗时的，例如递归计算斐波那契数列。如果经常调用这个函数，并且参数较大，那么计算时间将会非常长。
我们可以使用装饰器来对函数进行缓存，如果传入相同的参数，则直接返回缓存中的结果，这样可以显著提高函数的执行效率。
下面是一个使用装饰器来缓存函数计算结果的例子：
class Memoize:
def __init__(self, func):
self.func = func
self.cache = {}
def __call__(self, *args):
if args in self.cache:
return self.cache[args]
else:
result = self.func(*args)
self.cache[args] = result
return result
@Memoize
def fibonacci(n):
if n in (0, 1):
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10))
在这个例子中，我们定义了一个类装饰器 Memoize，它接受一个函数作为参数，并提供了一个 __call__ 方法来代替原来的函数。在 __call__ 中，它先检查缓存中是否已经存在相同参数的计算结果，如果存在，则直接返回缓存中的结果，否则计算结果，并将结果存入缓存中。
我们使用 @Memoize 来装饰函数 fibonacci，相当于执行了下面的语句：fibonacci = Memoize(fibonacci)。
当我们调用 fibonacci 函数时，会先执行 Memoize 类的 __init__ 方法，并保存被装饰的函数和一个空缓存。然后再执行 fibonacci 函数，实际上是执行了 Memoize 类的 __call__ 方法，并返回计算结果。
3.3 函数授权
在一些情况下，有些人可能并不具备调用某个函数的权限，此时我们可以使用装饰器来授权。
下面是一个使用装饰器来授权的例子：
def check_permission(permission):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if permission == "admin":
return func(*args, **kwargs)
else:
raise ValueError("Permission denied")
return wrapper
return decorator
@check_permission("admin")
def add_user(username):
print("Adding user:", username)
add_user("Alice")
在这个例子中，我们定义了一个装饰器函数 check_permission，它接受一个参数 permission，返回一个装饰器函数，这个装饰器函数接受一个函数作为参数，并返回另一个函数 wrapper。在 wrapper 中，它首先检查传入的 permission 是否为 "admin"，如果是，则执行原有的函数 func，否则抛出异常。
我们使用 @check_permission("admin") 来装饰函数 add_user，相当于执行了下面的语句：add_user = check_permission("admin")(add_user)。
当我们调用 add_user 函数时，会先执行 check_permission("admin") 函数，返回一个装饰器函数，并将其应用于 add_user 函数上。
最终，当我们调用 add_user 函数时，会先执行 wrapper 函数，检查权限，然后再执行原有的 add_user 函数。
4. 总结
装饰器是 Python 中非常强大的语法，它允许我们在不改变原有代码结构的情况下，为函数或类添加额外的功能。本文介绍了装饰器的语法和几种常见的应用，例如函数调试、缓存函数计算结果、函数授权等。通过学习本文，相信读者已经对装饰器有了更加深入的了解，并可以利用装饰器来更好地编写 Python 代码。