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python装饰器的简单理解

ds 2025/8/31 0:01:39

python装饰器可分为函数装饰器和类装饰器，在理解过程中，可以认为是相同的。

一、不带参数的函数装饰器

def my_decorator(func):def wrapper():print("函数执行前")func()print("函数执行后")return wrapper

这里my_decorator就是我们定义的一个不带参数的装饰器（其本身就是一个函数），

使用如下：

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

上述代码段可以简单的理解为say_hello=my_decorator(say_hello)，即将say_hello函数作为参数传递给装饰器函数，并返回装饰器函数中定义的函数名。因此，say_hello=wrapper。

当我们执行say_hello()时，相当于执行wrapper()。
执行结果如下：

say_hello()输出：
复制函数执行前
Hello!
函数执行后

二、带参数的函数装饰器

定义带参数的函数装饰器

def repeat(num_times):def decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(num_times):result = func(*args, **kwargs)return resultreturn wrapperreturn decorator

使用如下：

@repeat(3)
def greet(name):print(f"Hello, {name}!")

这里，@repeat(3)相当于@decorator（可以简单的理解为，先将参数传递给外部装饰器repeat，然后返回真正的装饰器decorator）
因此上述代码可以看做greet=decorator(greet)，greet = wrapper 只是相比于不带参数的装饰器多传递了一个参数。

当我们执行greet()时，同样相当于执行wrapper()。
执行实例如下：

greet("Alice")
输出：
Hello, Alice!
Hello, Alice!
Hello, Alice!

三、类装饰器

定义类装饰器

class MyDecorator:def __init__(self, func):self.func = funcdef __call__(self, *args, **kwargs):print("函数执行前")result = self.func(*args, **kwargs)print("函数执行后")return result

调用如下：

@MyDecorator
def say_hello():print("Hello!")

上述代码可以直接理解为say_hello = MyDecorator(say_hello) 因此，当使用say_hello()时，相当于直接调用__call__（）函数

执行实例如下：

say_hello()输出：
函数执行前
Hello!
函数执行后

四、装饰器作用于类定义

定义装饰器：

def add_class_name(cls):# 在类上添加一个属性，并返回原类cls.class_name = 'person class'return cls

调用如下：

@add_class_name          
class Person:def __init__(self, name):self.name = name

上述代码可以等价于Person = add_class_name(Person)，那么此时调用Person就相当于调用add_class_name(Person)

执行实例

A = Person()

上面这行代码相当于在运行A = add_class_name( Person)运行的结果，就是返回了一个被装饰过的新的cls，因此新的cls有了新的属性class_name，我们就可以调用 print(A.class_name) # 输出： "person class"

五、装饰器的作用

个人理解：

增加代码复用：装饰器中封装一些通用的功能，定义不同函数时都可以利用装饰器中的功能。（固定装饰器，原函数不固定）；
为原函数拓展功能：不改动原函数中的代码，例如：第一节中的say_hello()函数作为无法改动的原函数，那么我们可以通过改动装饰器中的功能，为原函数添加拓展功能（固定原函数，改动装饰器）；

六、应用场景

Python 中装饰器的应用场景主要用于代码复用、逻辑抽离和横切关注点（如日志、验证、缓存、安全控制等）。下面是一些典型应用场景和具体示例：

6.1 日志记录（Logging）

用途：记录函数或方法的调用行为，便于调试和分析。

def log(func):def wrapper(*args, **kwargs):print(f"[LOG] Calling {func.__name__} with args={args}, kwargs={kwargs}")result = func(*args, **kwargs)print(f"[LOG] {func.__name__} returned {result}")return resultreturn wrapper@log
def add(a, b):return a + badd(2, 3)

6.2. 权限验证（Authentication/Authorization）

用途：用于 Web 应用、命令行工具中限制某些函数的访问。

def require_admin(func):def wrapper(user, *args, **kwargs):if not user.get("is_admin"):raise PermissionError("You must be an admin.")return func(user, *args, **kwargs)return wrapper@require_admin
def delete_user(user, user_id):print(f"Deleting user {user_id}")

6.3. 函数缓存（Memoization）

用途：缓存计算结果，加速函数响应，避免重复计算。

from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):if n < 2:return nreturn fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)print(fibonacci(40))  # 快速返回

6.4. 性能计时（Profiling）

用途：度量函数执行时间，用于性能分析。

import timedef timer(func):def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()res = func(*args, **kwargs)end = time.time()print(f"{func.__name__} took {end - start:.4f}s")return resreturn wrapper@timer
def slow_function():time.sleep(1)return "Done"slow_function()

6.5. 类注册与插件机制

用途：动态注册类或函数用于工厂、插件系统。

registry = {}def register(name):def decorator(cls):registry[name] = clsreturn clsreturn decorator@register("dog")
class Dog:def speak(self):return "Woof"print(registry["dog"]().speak())  # 输出 "Woof"

6.6. 输入验证 / 参数检查

用途：自动检查输入是否符合预期。

def validate_non_negative(func):def wrapper(x):if x < 0:raise ValueError("Negative value not allowed")return func(x)return wrapper@validate_non_negative
def sqrt(x):return x ** 0.5

6.7. 类装饰器（用于元编程、修改类行为）

用途：为类增加静态属性、方法、注册机制等。

def add_repr(cls):def __repr__(self):return f"{cls.__name__}({self.__dict__})"cls.__repr__ = __repr__return cls@add_repr
class Person:def __init__(self, name):self.name = nameprint(Person("Alice"))