欢送来到咱们的系列博客《Python 全景系列》第九篇！在这个系列中，咱们将率领你从 Python 的基础知识开始，一步步深刻到高级话题，帮忙你把握这门弱小而灵便的编程语法。无论你是编程老手，还是有肯定根底的开发者，这个系列都将提供你须要的常识和技能。
装璜器在 Python 中表演了重要的角色，这是一种精美的语言个性，让咱们可能批改或加强函数和类的行为，无需批改它们的源代码。这篇文章将深入探讨装璜器的所有相干主题，包含装璜器的基础知识、实现与应用、工作原理，以及通过理论例子学习装璜器的独特用法。
Python 装璜器深入探讨
在 Python 中，装璜器提供了一种简洁的形式，用来批改或加强函数和类的行为。装璜器在语法上体现为一个前置于函数或类定义之前的非凡标记：
@simple_decorator
def hello_world():
print("Hello, world!")在这个例子中，simple_decorator 是一个装璜器，它作用于下方的 hello_world 函数。装璜器在概念上就像一个包装器，它能够在被装璜的函数执行前后插入任意的代码，进而扭转被装璜函数的行为。
参数化装璜器
咱们还能够进一步将装璜器参数化，这让装璜器的行为更具灵活性。比方，咱们能够定义一个装璜器，让它在函数执行前后打印自定义的音讯：
def message_decorator(before_message, after_message):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(before_message)
result = func(*args, **kwargs)
print(after_message)
return result
return wrapper
return decorator
@message_decorator("Start", "End")
def hello_world():
print("Hello, world!")在这个例子中，message_decorator 是一个参数化装璜器，它承受两个参数，别离代表函数执行前后要打印的音讯。
了解装璜器的工作原理
在 Python 中，函数是第一类对象。这意味着函数和其余对象一样，能够作为变量进行赋值，能够作为参数传给其余函数，能够作为其余函数的返回值，甚至能够在一个函数外面定义另一个函数。这个个性是实现装璜器的根底。
def decorator(func):
def wrapper():
print('Before function execution')
func()
print('After function execution')
return wrapper
def hello_world():
print('Hello, world!')
decorated_hello = decorator(hello_world)
decorated_hello()在这个例子中，decorator 函数接管一个函数 hello_world 作为参数，并返回了一个新的函数 wrapped_func。这个新函数在 hello_world 函数执行前后别离打印一条音讯。咱们能够看到，装璜器实际上是一个返回函数的函数。
函数签名放弃
默认状况下，装璜器会“覆盖”掉原函数的名字和文档字符串。这是因为在装璜器外部，咱们返回了一个全新的函数。咱们能够应用 functools.wraps 来解决这个问题：
import functools
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper():
print('Before function execution')
func()
print('After function execution')
return wrapper
@decorator
def hello_world():
"Prints'Hello, world!'"print('Hello, world!')
print(hello_world.__name__)
print(hello_world.__doc__)这样，应用装璜器后的函数名和文档字符串可能放弃不变。
Python 装璜器的利用实例
装璜器在理论的 Python 编程中有许多利用场景，比方日志记录、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等。
一个常见的利用就是应用装璜器进行日志记录：
import logging
def log_decorator(func):
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.info(f'Running"{func.__name__}"with arguments {args} and kwargs {kwargs}')
result = func(*args, **kwargs)
logging.info(f'Finished"{func.__name__}"with result {result}')
return result
return wrapper
@log_decorator
def add(x, y):
return x + y这个装璜器记录了函数的名称，函数调用的参数，以及函数返回的后果。
装璜器链
Python 容许咱们将多个装璜器利用到一个函数上，造成一个装璜器链。例如，咱们能够同时利用日志装璜器和性能测试装璜器：
import time
import logging
from functools import wraps
def log_decorator(func):
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.info(f'Running"{func.__name__}"with arguments {args} and kwargs {kwargs}')
result = func(*args, **kwargs)
logging.info(f'Finished"{func.__name__}"with result {result}')
return result
return wrapper
def timer_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f'Function"{func.__name__}"took {end_time - start_time} seconds to run.')
return result
return wrapper
@log_decorator
@timer_decorator
def add(x, y):
time.sleep(2)
return x + y在这个例子中，@log_decorator 和 @timer_decorator 两个装璜器被同时利用到 add 函数上，它们别离负责记录日志和测量函数运行工夫。
One More Thing: 主动注册装璜器
一个乏味的装璜器利用是主动注册。这个装璜器会在装璜函数时主动将函数增加到一个列表或字典中，这样咱们就能够在程序的其余中央拜访到这个列表或字典，晓得有哪些函数被装璜过。
# 装璜器将函数注册到一个列表中
def register_decorator(func_list):
def decorator(func):
func_list.append(func)
return func
return decorator
# 主动注册函数
registered_functions = []
@register_decorator(registered_functions)
def foo():
pass
@register_decorator(registered_functions)
def bar():
pass
print(registered_functions) # 输入: [<function foo at 0x10d38d160>, <function bar at 0x10d38d1f0>]这个装璜器能够用于主动注册路由、插件零碎、命令行参数解决等场景，可能大大提高代码的灵活性和可扩展性。
总结
Python 装璜器是一种弱小的工具，它能够让咱们更无效地治理和组织代码。心愿通过这篇文章，你可能更深刻地了解装璜器的工作原理和用法，从而在你的我的项目中更好地应用装璜器。
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TeahLead_KrisChang，10+ 年的互联网和人工智能从业教训，10 年 + 技术和业务团队治理教训，同济软件工程本科，复旦工程治理硕士，阿里云认证云服务资深架构师，上亿营收 AI 产品业务负责人。