1. 简介
Python中的装饰器是一种特殊的函数，可以在运行时动态修改其他函数的功能。它们主要用于将代码封装成更具模块化、可重用性强的构建块。装饰器是Python语言的强大特性之一。
在Python中，一切皆为对象。函数本身也是对象，因此可以将一个函数作为参数传递给另一个函数，或者将函数赋值给一个变量。装饰器函数就是这样的一个例子。它们接受一个函数作为输入，返回一个新的函数，通常包装了原先的函数。
2. 如何定义一个装饰器
要定义一个装饰器，需要使用Python中的语法糖“@”:
@decorator
def function():
pass
其中decorator是一个装饰函数，可以执行例如修改函数的行为等任务，并且最终返回一个函数对象，该对象通常包装原始函数。
当Python执行上述代码时，实际上等效于执行以下操作：
function = decorator(function)可以看到，我们传递了函数function给装饰器函数decorator，然后我们将返回值再次赋值给function。这就相当于将原始函数重新绑定到经过装饰的版本，以实现更高级别的功能。
3. 为什么使用装饰器？
装饰器在许多情况下都非常有用。以下列举了一些使用装饰器的场景。
3.1 日志记录
在Python中，可以使用装饰器来记录函数的调用时间和其他有趣的信息。例如，以下代码演示了如何记录函数的执行时间：
import time
def timer(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(f"Execution time: {end - start} seconds")
return result
return wrapper
@timer
def my_function():
time.sleep(2)
print("Function executed")
my_function()
在这个例子中，装饰器@timer计算了函数my_function的执行时间，并将其打印到控制台输出。使用注释行@timer轻松地将计时功能引入其他函数，而无需修改原始函数的代码。
3.2 输入验证
在Python中，可以使用装饰器来执行输入验证。验证功能可以确保函数接收到期望的输入。例如，以下代码演示了如何实现输入验证：
def validate_input(func):
def wrapper(arg):
if isinstance(arg, str):
return func(arg)
else:
raise ValueError("Invalid argument type")
return wrapper
@validate_input
def my_function(name):
print(f"Hello, {name}")
my_function("John")
my_function(123)
在这个例子中，装饰器@validate_input用于确保函数my_function只能接收字符串类型的参数。函数的装饰保证了在尝试传递其他非字符串类型参数时会引发异常。
3.3 缓存计算结果
在某些情况下，函数的结果可能需要缓存，以便之后的执行可以快速访问结果而不必重复计算。在Python中，可以使用装饰器来实现缓存。例如，以下代码演示了如何通过一个装饰器实现缓存计算结果：
def cache(func):
cached_results = {}
def wrapper(*args):
if args not in cached_results:
cached_results[args] = func(*args)
return cached_results[args]
return wrapper
@cache
def fibonacci(n):
if n in [0, 1]:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(20))
在这个例子中，装饰器@cache用于缓存函数fibonacci的结果。每次调用函数时，装饰器会检查缓存是否已经存在结果。如果结果尚未计算过，则调用原始函数计算结果，并将其存储到缓存中。
4. 类装饰器
在Python中，装饰器也可以是类，而不仅仅是函数。类装饰器基本上是可以创建新类并返回新类的类构造函数。以下代码演示了如何创建和使用类装饰器：
class Decorator:
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("Before function execution")
result = self.func(*args, **kwargs)
print("After function execution")
return result
@Decorator
def my_function():
print("Function executed")
my_function()
在这个例子中，装饰器类Decorator包装了函数my_function。在构造函数中，它保存对包装的函数的引用，并在__call__方法中执行前/后置操作。当装饰器类像函数一样调用时，它首先执行前操作，然后调用被包装的函数并保存其结果。最后，它执行后操作，然后返回结果。
5. 父装饰器
有时，多个装饰器需要级联应用。在Python中，可以通过使用装饰器的堆叠顺序控制装饰器的执行顺序。例如，以下代码演示了如何创建和使用父装饰器：
def decorator_one(func):
def wrapper():
print("Before decorator_one")
func()
print("After decorator_one")
return wrapper
def decorator_two(func):
def wrapper():
print("Before decorator_two")
func()
print("After decorator_two")
return wrapper
@decorator_one
@decorator_two
def my_function():
print("Function executed")
my_function()
在这个例子中，装饰器@decorator_two在装饰器@decorator_one之上定义。这意味着Python首先执行下面的装饰器，然后再执行上面的装饰器。这就允许我们以类似于先进后出（LIFO）的顺序堆叠装饰器。
6. 具有参数的装饰器
装饰器本身也可以接受参数，以便自定义装饰器的行为。一个带有参数的装饰器通常会返回一个带有一个参数（原始函数）和一个内部函数（通常被称为“包装器”）的装饰器。以下代码演示了如何创建一个带有参数的装饰器：
def debug(level):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Debugging level: {level}")
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
return decorator
@debug(level=2)
def my_function():
print("Function executed")
my_function()
在这个例子中，装饰器@debug具有level参数。debug实际上是一个由装饰器构造函数和decorator包装器函数组成的闭包。当装饰器与函数my_function一起使用时，Python首先执行debug(level=2)并返回内部装饰器函数decorator，然后执行@decorator，并将my_function作为参数传递。内部包装器函数wrapper将在被包装的函数运行时执行，并提供在函数执行之前和之后进行调试的功能。
7. 常见问题
7.1 装饰器是否可以改变被装饰的函数？
是的，装饰器可以接受一个函数作为输入，可改变其行为，还可以返回一个新的函数，并将其作为最终结果。这种重写原始函数行为的能力使得装饰器非常强大。
7.2 缺少调用原始函数的代码会发生什么？
如果在包装函数中缺少对原始函数的调用代码，则原始函数将永远不会被执行，否则会触发异常或不打印任何代码。因此，确保在包装函数中调用原始函数至关重要。
7.3 能否使用多个装饰器来装饰函数？
是的，Python运行时可以按顺序执行多个装饰器。只需在要装饰的函数上使用多个装饰器即可。
7.4 装饰器产生的新函数是否具有与原始函数相同的名称和签名？
装饰器在返回新函数时可以选择保留或更改原始函数的名称和签名。但是，它们通常不会影响原始函数的签名。
8. 结论
装饰器是Python语言的强大特性之一，可用于管理编写更清晰、更具模块化和可重用性的代码。装饰器函数可以修改其他函数的行为，甚至可以通过级联多个装饰器来重写原来的函数。当然，在使用装饰器时需要注意一些要点，以确保它们正确地修改函数的行为。