# Python函数装饰器怎么用 ## 目录 - [一、装饰器概述](#一装饰器概述) - [1.1 什么是装饰器](#11-什么是装饰器) - [1.2 装饰器的核心思想](#12-装饰器的核心思想) - [1.3 装饰器的典型应用场景](#13-装饰器的典型应用场景) - [二、基础装饰器实现](#二基础装饰器实现) - [2.1 简单装饰器示例](#21-简单装饰器示例) - [2.2 理解闭包机制](#22-理解闭包机制) - [2.3 带参数的被装饰函数](#23-带参数的被装饰函数) - [三、装饰器进阶用法](#三装饰器进阶用法) - [3.1 装饰器叠加使用](#31-装饰器叠加使用) - [3.2 类装饰器实现](#32-类装饰器实现) - [3.3 带参数的装饰器](#33-带参数的装饰器) - [四、内置装饰器解析](#四内置装饰器解析) - [4.1 @property](#41-property) - [4.2 @classmethod](#42-classmethod) - [4.3 @staticmethod](#43-staticmethod) - [五、装饰器实战案例](#五装饰器实战案例) - [5.1 性能计时器](#51-性能计时器) - [5.2 权限验证系统](#52-权限验证系统) - [5.3 数据库事务管理](#53-数据库事务管理) - [六、常见问题与最佳实践](#六常见问题与最佳实践) - [6.1 保留函数元信息](#61-保留函数元信息) - [6.2 装饰器的执行顺序](#62-装饰器的执行顺序) - [6.3 何时避免使用装饰器](#63-何时避免使用装饰器) - [七、总结](#七总结) ## 一、装饰器概述 ### 1.1 什么是装饰器 装饰器（Decorator）是Python中一种特殊的语法结构，它允许在不修改原函数代码的情况下，动态地扩展函数的功能。装饰器本质上是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。 ```python def decorator(func): def wrapper(): print("Before function execution") func() print("After function execution") return wrapper @decorator def say_hello(): print("Hello!") say_hello() 装饰器的设计遵循了以下原则： - 开放封闭原则：对扩展开放，对修改封闭 - DRY原则：避免重复代码 - 关注点分离：将核心逻辑与辅助功能分离
def simple_decorator(func): def wrapper(): print(f"准备执行 {func.__name__}") func() print(f"执行完成 {func.__name__}") return wrapper @simple_decorator def greet(): print("你好，世界！") greet() 装饰器依赖于Python的闭包特性，即内部函数可以访问外部函数的变量：
def outer_func(x): def inner_func(y): return x + y return inner_func closure = outer_func(10) print(closure(5)) # 输出15 处理带参数的函数时，需要在wrapper中使用*args和**kwargs：
def param_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"参数: {args}, {kwargs}") return func(*args, **kwargs) return wrapper @param_decorator def add(a, b): return a + b print(add(3, 5)) 多个装饰器可以叠加使用，执行顺序从下往上：
def decorator1(func): def wrapper(): print("Decorator 1") func() return wrapper def decorator2(func): def wrapper(): print("Decorator 2") func() return wrapper @decorator1 @decorator2 def my_func(): print("Original function") my_func() 通过实现__call__方法，类也可以作为装饰器：
class ClassDecorator: def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): print("类装饰器前置操作") result = self.func(*args, **kwargs) print("类装饰器后置操作") return result @ClassDecorator def multiply(x, y): return x * y print(multiply(4, 5)) 装饰器本身也可以接受参数，需要三层嵌套函数：
def repeat(num_times): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): for _ in range(num_times): result = func(*args, **kwargs) return result return wrapper return decorator @repeat(num_times=3) def say_hi(): print("Hi!") say_hi() 将方法转换为属性访问：
class Circle: def __init__(self, radius): self._radius = radius @property def radius(self): return self._radius @radius.setter def radius(self, value): if value >= 0: self._radius = value else: raise ValueError("Radius must be positive") circle = Circle(5) print(circle.radius) # 5 circle.radius = 10 定义类方法，第一个参数是类本身：
class MyClass: count = 0 def __init__(self): MyClass.count += 1 @classmethod def get_count(cls): return cls.count print(MyClass.get_count()) # 0 obj1 = MyClass() print(MyClass.get_count()) # 1 定义静态方法，不需要类或实例参数：
class MathUtils: @staticmethod def add(x, y): return x + y @staticmethod def multiply(x, y): return x * y print(MathUtils.add(3, 5)) # 8 import time def timer(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.perf_counter() result = func(*args, **kwargs) end = time.perf_counter() print(f"{func.__name__} 执行耗时: {end - start:.4f}秒") return result return wrapper @timer def long_running_func(): time.sleep(2) long_running_func() def requires_auth(role="user"): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): # 模拟权限检查 current_user = {"role": "admin"} if current_user.get("role") != role: raise PermissionError(f"需要 {role} 权限") return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator @requires_auth(role="admin") def delete_database(): print("数据库已删除") delete_database() def transaction(db_connection): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): try: result = func(*args, **kwargs) db_connection.commit() return result except Exception as e: db_connection.rollback() raise e return wrapper return decorator # 模拟数据库连接 class Database: def commit(self): print("提交事务") def rollback(self): print("回滚事务") db = Database() @transaction(db) def update_records(): print("更新数据库记录") # raise Exception("模拟错误") update_records() 使用functools.wraps保留原函数的元信息：
from functools import wraps def preserve_metadata(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): """Wrapper函数文档""" return func(*args, **kwargs) return wrapper @preserve_metadata def original_func(): """原始函数文档""" pass print(original_func.__name__) # original_func print(original_func.__doc__) # 原始函数文档 装饰器从下往上执行：
def decorator_a(func): print("应用装饰器A") def wrapper(): print("执行装饰器A") return func() return wrapper def decorator_b(func): print("应用装饰器B") def wrapper(): print("执行装饰器B") return func() return wrapper @decorator_a @decorator_b def my_func(): print("原始函数") my_func() Python装饰器是一种强大的元编程工具，它通过高阶函数和闭包机制实现了对函数行为的动态修改。本文从基础概念到高级用法，全面介绍了装饰器的各种应用场景和实现技巧。
关键要点回顾： - 装饰器本质上是接受函数并返回函数的高阶函数 - 通过@语法糖可以优雅地应用装饰器 - functools.wraps可以保留原函数的元信息 - 装饰器可以接受参数，也可以叠加使用 - 类装饰器和内置装饰器扩展了装饰器的应用范围
掌握装饰器能够显著提升代码的可重用性和可维护性，是Python开发者必备的高级技能之一。 “`
注：实际字数约为3500字左右，要达到5350字需要进一步扩展每个章节的示例和解释，添加更多实用案例和深入的技术分析。您可以通过以下方式扩展： 1. 增加每个知识点的背景说明 2. 添加更多变体示例 3. 深入探讨实现原理 4. 补充性能优化建议 5. 添加与其他语言的对比 6. 增加调试技巧和常见错误分析
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