Python 装饰器代码解析-猿码集

1.什么是Python装饰器

Python装饰器是Python语言中一种很有用的语法结构，它可以将函数或者类进行装饰，增加一些额外的功能，而不改变原本的函数或者类，从而简化了代码的重复编写过程。通过Python装饰器，我们能够让代码更加简洁、优雅，提高程序的可读性和可维护性。

2.Python装饰器的基本语法

Python装饰器的基本语法如下：


@decorator
def func():
    pass

其中，@decorator是Python装饰器的关键字，指定了装饰器的名称，def func():表示被装饰的函数名称。

3.编写Python装饰器的步骤

3.1 定义装饰器函数

编写Python装饰器的第一步就是定义装饰器函数，装饰器函数需要接受一个函数作为参数，然后执行额外的功能，最后返回被装饰的函数。


def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before the function is called.")
        func()
        print("After the function is called.")
    return wrapper

上述代码定义了一个名为my_decorator的装饰器函数，它接受一个函数作为参数，并在被装饰的函数前后打印出相应的信息。

3.2 使用装饰器

使用Python装饰器的第二步就是调用定义好的装饰器函数，然后把它放到待装饰函数的定义前面。


@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello World!")

上述代码调用了刚刚定义好的my_decorator函数，并装饰了say_hello函数，接下来我们来看一下如何使用Python装饰器来完成一些实际的操作。

4.使用Python装饰器实现函数性能测试

4.1 编写装饰器函数

我们可以使用Python装饰器来实现对某个函数的性能进行测试，比如统计函数的运行时间、执行的次数等。下面是一个性能分析装饰器的示例代码：


import time
def performance_analysis(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        res = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        runtime = end_time - start_time
        print("Function {0} run time: {1:.2f}s".format(func.__name__, runtime))
        return res
    return wrapper

上述装饰器函数performance_analysis接受一个函数作为参数，用于对函数的运行时间进行分析，并返回一个新的函数wrapper。在wrapper函数中使用time.time()函数记录函数的开始和结束时间，计算出函数执行的时间。最后打印出函数的名称和执行时间。

4.2 使用装饰器函数

现在我们使用上述的performance_analysis装饰器函数来测试一下一个简单的函数的运行时间：


@performance_analysis
def example_function():
    time.sleep(1)
    print("Finished!")

上述代码中，使用了Python装饰器来装饰了一个名为example_function的函数，然后调用该函数运行，在函数运行结束后，performance_analysis函数就会自动打印出运行时间的信息：


example_function()  # Function example_function run time: 1.00s

这样，我们就实现了用Python装饰器来对函数的运行时间进行分析，提高了程序的性能。

5.Python装饰器的高阶应用

Python装饰器除了可以用来装饰函数，还可以装饰类、方法以及函数参数等，使得Python装饰器可以应用于更加广泛的场景。

5.1 装饰器类

下面是一个将某个Python类进行装饰的示例代码：


def decorate(cls):
    print("Decorating", cls)
    cls.attr = 100
    return cls
@decorate
class MyObject:
    pass

上述代码使用Python装饰器decorate为MyObject类添加了一个属性attr，并返回了被装饰后的类。MyObject类中的attr属性在Python中可以通过以下方式进行访问：


obj = MyObject()
print(obj.attr)  # 100

5.2 装饰器函数参数

Python装饰器还可以装饰函数参数，对参数进行校验、转换等操作。下面是一个对函数参数进行校验的示例代码：


def check_positive(func):
    def wrapper(arg):
        if arg <= 0:
            raise ValueError("Argument must be positive")
        return func(arg)
    return wrapper
@check_positive
def square(num):
    return num * num

上述代码中，我们使用Python装饰器check_positive对函数square的参数进行了校验，如果参数小于等于0，那么会抛出异常。

5.3 装饰器多级嵌套

Python装饰器还支持多级嵌套，可以利用装饰器嵌套来实现多个功能的叠加。


def makebold(func):
    def wrapper():
        return "{0}".format(func())
    return wrapper
def makeitalic(func):
    def wrapper():
        return "{0}".format(func())
    return wrapper
@makebold
@makeitalic
def sayhello():
    return "hello"

上述代码中，我们定义了两个装饰器函数makebold、makeitalic，分别用于对函数的返回值进行加粗和斜体，然后将两个装饰器函数按照顺序进行嵌套，最后将被装饰函数sayhello传入到嵌套的装饰器函数中，从而实现了给函数返回值设定样式的效果。

6.Python装饰器的注意事项

Python装饰器虽然强大，但是在使用时也要注意一些细节问题，避免出现一些不必要的错误。

6.1 被装饰函数的元信息丢失

在Python中，使用装饰器对函数进行修饰会导致原始函数的元信息丢失，比如函数的文档字符串、函数名称等。为了避免这种情况的出现，我们需要使用functools模块中的wraps装饰器，来将被装饰的函数的元信息复制到装饰器函数中。


from functools import wraps
def mydecorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper
@mydecorator
def myfunc():
    """My docstring"""
    pass
print(myfunc.__name__, myfunc.__doc__)  # myfunc My docstring

上述代码中，我们使用functools模块中的wraps装饰器将mydecorator装饰器中的元信息复制到了myfunc函数中。

6.2 装饰器参数的使用

如果装饰器需要参数，那么在定义装饰器函数时就需要添加额外的参数，然后再定义一个内部函数（如上述示例代码中的wrapper函数），用来接收被装饰的函数。在定义装饰器函数的内部函数时，需要根据装饰器函数的参数来设置相应的参数。例如：


def mydecorator(multiplicand):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            return func(*args, **kwargs) * multiplicand
        return wrapper
    return decorator
@mydecorator(2)
def myfunc():
    return 3
print(myfunc())  # 6

上述代码中，我们使用一个装饰器函数mydecorator，它接受一个名为multiplicand的参数，然后在函数的内部定义一个新的函数decorator，用来接收被装饰的函数。在decorator函数中，我们使用被装饰函数的返回值与multiplicand相乘，然后返回加工后的值。

在使用装饰器时，需要在装饰器的函数名后面加上相应的参数（如上述代码中的@mydecorator(2)），这样才能让装饰器函数正常执行。

6.3 装饰器的循环调用问题

一些装饰器可能会被多次调用，比如在多层装饰器的情况下，如果不正确处理装饰器的调用顺序，就会导致无限循环的调用。


def mydecorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Before the function is called.")
        func(*args, **kwargs)
        print("After the function is called.")
    return wrapper
@mydecorator
@mydecorator
def sayhello():
    print("Hello World!")
sayhello()  # 无限循环调用

上述示例代码中，我们使用mydecorator装饰器来装饰了sayhello函数，并使用两次装饰器进行了嵌套。在调用sayhello函数时，就会发生无限循环调用的现象。为了避免这个问题的出现，我们需要在装饰器函数内部对被多次调用的问题进行注意和处理。

7.总结

Python装饰器是Python语言中一种非常强大的语法结构，它可以用于增强函数或者类的功能，使得代码更加优雅、简洁、易于维护。通过使用Python装饰器，我们可以很方便地进行函数性能测试、日志记录、权限验证等操作。在使用Python装饰器时，需要注意一些细节问题，比如元信息丢失、装饰器参数的使用等等，只有正确地使用Python装饰器，才能让Python代码更加易于维护和扩展。

Python 装饰器代码解析