装饰器模式（C++python）

这段代码是装饰器模式（Decorator Pattern） 的经典实现，用于动态地给对象添加额外功能，同时不改变其原始结构。下面从代码结构、执行流程两方面详细讲解：

一、代码结构解析（装饰器模式核心角色）

装饰器模式包含4个核心角色，这段代码完整实现了这些角色：

1. 抽象构件（Component）：Shape 类

class Shape
{
public:virtual void draw() = 0;  // 纯虚函数，定义核心功能（绘制）virtual ~Shape() {}       // 虚析构函数，确保子类析构正常
};

• 作用：定义所有具体构件和装饰器的统一接口（draw() 方法），是装饰器模式的基础。

2. 具体构件（Concrete Component）：Circle 类

class Circle : public Shape
{
public:void draw() override{std::cout << "Drawing a circle" << std::endl;  // 实现具体绘制逻辑}
};

• 作用：实现抽象构件的具体对象（这里是“圆形”），是被装饰的原始对象。

3. 抽象装饰器（Decorator）：ShapeDecorator 类

class ShapeDecorator : public Shape
{
protected:Shape* decoratedShape;  // 持有一个抽象构件的指针（被装饰的对象）
public:ShapeDecorator(Shape* shape) : decoratedShape(shape) {}  // 初始化被装饰对象void draw() override{if (decoratedShape){decoratedShape->draw();  // 调用被装饰对象的原始方法}}
};

• 作用：继承自抽象构件（确保接口一致性），同时持有一个被装饰对象的指针，是所有具体装饰器的基类。

4. 具体装饰器（Concrete Decorator）：RedBorderDecorator 和 ShadowDecorator

// 给形状添加红色边框
class RedBorderDecorator : public ShapeDecorator
{
public:RedBorderDecorator(Shape* shape) : ShapeDecorator(shape) {}void draw() override{ShapeDecorator::draw();  // 先调用被装饰对象的draw()addRedBorder();          // 再添加额外功能（红色边框）}
private:void addRedBorder() { std::cout << "Adding red border" << std::endl; }
};// 给形状添加阴影
class ShadowDecorator : public ShapeDecorator
{
public:ShadowDecorator(Shape* shape) : ShapeDecorator(shape) {}void draw() override{ShapeDecorator::draw();  // 先调用被装饰对象的draw()addShadow();             // 再添加额外功能（阴影）}
private:void addShadow() { std::cout << "Adding shadow" << std::endl; }
};

• 作用：继承自抽象装饰器，在重写的 draw() 方法中，先调用被装饰对象的原始方法，再添加自己的额外功能。

二、执行流程（main 函数详解）

int main()
{// 1. 创建原始对象：一个圆形（具体构件）Shape* circle = new Circle();// 2. 第一次装饰：给圆形添加红色边框// 注意：RedBorderDecorator接收的是Shape*类型（这里是circle）Shape* redBorderCircle = new RedBorderDecorator(circle);// 3. 第二次装饰：给“带红色边框的圆形”再添加阴影// 注意：ShadowDecorator接收的是Shape*类型（这里是已装饰过的redBorderCircle）Shape* decoratedCircle = new ShadowDecorator(redBorderCircle);// 4. 调用最终装饰对象的draw()方法decoratedCircle->draw();// 5. 释放内存（按创建顺序的逆序释放，避免悬空指针）delete decoratedCircle;    // 先释放最外层装饰delete redBorderCircle;    // 再释放中间层装饰delete circle;             // 最后释放原始对象char t;std::cin >> t;  // 暂停程序，方便查看输出return 0;
}

关键步骤：decoratedCircle->draw() 的执行过程

当调用最终装饰对象的 draw() 时，会触发链式调用，流程如下：

1. 执行 ShadowDecorator::draw()：

   • 先调用父类 ShapeDecorator::draw()，实际会执行其持有的对象（redBorderCircle）的 draw()。

2. 执行 RedBorderDecorator::draw()：

   • 先调用父类 ShapeDecorator::draw()，实际会执行其持有的对象（circle）的 draw()。

3. 执行 Circle::draw()：

   • 输出 Drawing a circle（原始功能）。

4. 回到 RedBorderDecorator::draw()：

   • 执行自己的额外功能 addRedBorder()，输出 Adding red border。

5. 回到 ShadowDecorator::draw()：

   • 执行自己的额外功能 addShadow()，输出 Adding shadow。

三、最终输出结果

Drawing a circle
Adding red border
Adding shadow

四、装饰器模式的优势

1. 动态扩展功能：无需修改原始类（Circle），就能通过装饰器添加新功能（红色边框、阴影）。
2. 灵活组合：可以按任意顺序组合多个装饰器（例如先加阴影再加边框，只需调换装饰顺序）。
3. 遵循开闭原则：新增功能时只需添加新的装饰器类，无需修改现有代码。

这段代码通过简单的打印输出模拟了功能扩展，实际开发中可以是更复杂的逻辑（如GUI组件的样式修饰、数据处理的过滤层等）。

其实装饰器的核心就是，每次进行调用是，先调用具体构建的函数，调用过程会一直网上溯源，直到找到根上，然后逐个根据包装先后顺序进行调用，类似反套娃

python中的装饰器原理类似

在 Python 中，装饰器（Decorator）是一种特殊的语法结构，用于动态地给函数或类添加额外功能，而无需修改其原始代码。它本质上是一个“包装函数”，可以在不侵入原函数的前提下，增强其功能。

一、装饰器的核心思想

装饰器基于 “开闭原则”：对扩展开放（可以新增功能），对修改关闭（不改变原有代码）。
例如，你写了一个计算函数，现在需要给它添加“计算耗时”“日志记录”“参数校验”等功能，装饰器就是最佳选择。

二、装饰器的基本语法

装饰器通过 @装饰器名 的语法糖应用在函数或类上，示例：

# 定义一个装饰器
def my_decorator(func):def wrapper():print("装饰器添加的功能：执行前")func()  # 调用原函数print("装饰器添加的功能：执行后")return wrapper# 用装饰器装饰函数
@my_decorator
def target_func():print("这是原函数的逻辑")# 调用被装饰后的函数
target_func()

输出结果：

装饰器添加的功能：执行前
这是原函数的逻辑
装饰器添加的功能：执行后

三、装饰器的执行原理

1. 当 Python 解释器遇到 @my_decorator 时，会自动执行 my_decorator(target_func)，将原函数 target_func 作为参数传入装饰器。
2. 装饰器返回内部的 wrapper 函数，此时 target_func 这个变量名实际上指向了 wrapper 函数。
3. 因此，调用 target_func() 时，实际执行的是 wrapper() 函数，从而实现了“在原函数前后添加功能”的效果。

四、带参数的函数如何装饰？

如果原函数有参数，装饰器的 wrapper 函数需要用 *args 和 **kwargs 接收任意参数，确保兼容性：

def log_decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):print(f"调用函数：{func.__name__}，参数：{args}, {kwargs}")result = func(*args, **kwargs)  # 传递参数给原函数print(f"函数返回值：{result}")return result  # 返回原函数的结果return wrapper@log_decorator
def add(a, b):return a + badd(3, 5)  # 调用被装饰的函数

输出结果：

调用函数：add，参数：(3, 5), {}
函数返回值：8

五、带参数的装饰器

装饰器本身也可以接受参数，用于动态调整装饰逻辑。实现方式是“装饰器工厂”（在装饰器外层再包一层函数）：

def repeat(num):  # 装饰器的参数def decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(num):  # 使用装饰器的参数result = func(*args, **kwargs)return resultreturn wrapperreturn decorator@repeat(num=3)  # 给装饰器传参
def say_hello(name):print(f"Hello, {name}!")say_hello("Python")

输出结果：

Hello, Python!
Hello, Python!
Hello, Python!

六、类装饰器

除了装饰函数，装饰器也可以装饰类，用于增强类的功能（如添加方法、属性等）：

def add_method(cls):# 给类添加一个新方法def new_method(self):return f"我是{self.name}的新方法"cls.extra_method = new_method  # 动态绑定方法return cls@add_method
class MyClass:def __init__(self, name):self.name = nameobj = MyClass("测试类")
print(obj.extra_method())  # 调用被装饰器添加的方法

输出结果：

我是测试类的新方法

七、保留原函数信息

装饰器会默认覆盖原函数的元信息（如 __name__、__doc__），需要用 functools.wraps 修复：

import functoolsdef my_decorator(func):@functools.wraps(func)  # 保留原函数信息def wrapper(*args, **kwargs):return func(*args, **kwargs)return wrapper@my_decorator
def test():"""这是原函数的文档字符串"""passprint(test.__name__)  # 输出：test（如果没有wraps，会输出wrapper）
print(test.__doc__)   # 输出：这是原函数的文档字符串

八、常见应用场景

1. 日志记录：自动记录函数调用时间、参数、返回值。
2. 性能测试：计算函数执行耗时。
3. 权限验证：在函数执行前检查用户权限。
4. 缓存机制：缓存函数的计算结果，避免重复计算。
5. 输入验证：检查函数参数是否符合要求。

总结

• 装饰器是 Python 中一种强大的代码复用机制，通过“包装”实现功能扩展。
• 核心语法是 @装饰器名，本质是函数嵌套和闭包的应用。
• 灵活支持带参数的函数、带参数的装饰器，以及类装饰器。
• 实际开发中，合理使用装饰器可以大幅提高代码的可读性和可维护性。