裝飾器是一種語法糖，用于在不修改函數代碼的情況下增加功能。1.定義裝飾器函數，接收函數作為參數并返回新函數；2.在裝飾器內部定義包裝函數，執行原始函數及額外操作；3.返回包裝函數；4.使用@語法應用裝飾器。例如，通過@my_decorator裝飾say_hello函數，實現在其執行前后打印信息。裝飾器可接受參數，如使用三層嵌套實現函數執行次數控制。常見用途包括日志記錄、權限驗證、緩存和重試機制。調試時可用functools.wraps保留元數據、插入print語句或使用調試器單步執行。掌握裝飾器能顯著提升代碼簡潔性和可維護性。
裝飾器本質上是一種語法糖，它允許你在不修改函數代碼的前提下，增加函數的功能。你可以把它想象成給函數穿上了一件“外衣”，這件“外衣”可以在函數執行前后做一些事情，比如記錄日志、驗證權限、緩存結果等等。
裝飾器是一種高級python概念，理解起來可能需要一些時間，但一旦掌握，你會發現它在代碼復用和簡化方面非常強大。
解決方案
裝飾器的工作方式可以概括為以下幾個步驟：
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- 定義裝飾器函數： 這個函數接收一個函數作為參數，并返回一個新的函數（通常是一個閉包）。
- 在裝飾器函數內部定義一個包裝函數： 這個包裝函數會調用原始函數，并在調用前后執行一些額外的操作。
- 返回包裝函數： 裝飾器函數返回這個包裝函數。
- 使用@語法應用裝飾器： 在需要裝飾的函數上方使用@裝飾器函數名來應用裝飾器。
讓我們看一個簡單的例子：
def my_decorator(func): def wrapper(): print("在函數執行之前做一些事情") func() print("在函數執行之后做一些事情") return wrapper @my_decorator def say_hello(): print("Hello!") say_hello()
在這個例子中，my_decorator 是一個裝飾器函數，它接收 say_hello 函數作為參數，并返回一個新的函數 wrapper。wrapper 函數在調用 say_hello 函數前后分別打印一些信息。使用 @my_decorator 語法將 my_decorator 應用于 say_hello 函數，實際上等價于 say_hello = my_decorator(say_hello)。
運行這段代碼，你會看到以下輸出：
在函數執行之前做一些事情 Hello! 在函數執行之后做一些事情
這就是裝飾器的基本工作原理。 它通過包裝原始函數，實現了在不修改原始函數代碼的情況下，增加函數功能的目的。
裝飾器可以接受參數嗎？
當然可以。如果裝飾器需要接受參數，我們需要再嵌套一層函數。 例如：
def repeat(num_times): def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): for _ in range(num_times): result = func(*args, **kwargs) return result return wrapper return my_decorator @repeat(num_times=3) def greet(name): print(f"Hello, {name}!") greet("Alice")
在這個例子中，repeat 裝飾器接受一個參數 num_times，并使用這個參數來控制 greet 函數的執行次數。 注意 wrapper 函數使用了 *args 和 **kwargs 來接收任意數量的位置參數和關鍵字參數，這樣可以確保裝飾器可以應用于任何函數。
裝飾器在Python中有哪些常見用途
裝飾器的用途非常廣泛，以下是一些常見的應用場景：
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日志記錄： 你可以使用裝飾器來記錄函數的調用信息，例如函數名、參數、執行時間等等。 這對于調試和性能分析非常有用。
import time def log_execution_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print(f"{func.__name__} took {end_time - start_time:.4f} seconds to execute") return result return wrapper @log_execution_time def my_function(): time.sleep(1) my_function() -
權限驗證： 你可以使用裝飾器來驗證用戶是否有權限訪問某個函數。 例如，你可以檢查用戶是否已登錄，或者是否具有特定的角色。
def requires_login(func): def wrapper(*args, **kwargs): # 假設有一個函數 is_logged_in() 用來檢查用戶是否已登錄 if not is_logged_in(): return "You need to be logged in to Access this function." return func(*args, **kwargs) return wrapper @requires_login def my_protected_function(): return "Access granted!" print(my_protected_function())
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緩存： 你可以使用裝飾器來緩存函數的計算結果，避免重復計算。 這對于計算量大的函數非常有用。
import functools def memoize(func): cache = {} @functools.wraps(func) def wrapper(*args): if args not in cache: cache[args] = func(*args) return cache[args] return wrapper @memoize def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) print(fibonacci(10))functools.wraps 是一個裝飾器，它可以保留原始函數的元數據，例如函數名、文檔字符串等等。 這對于調試和代碼維護非常重要。
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重試機制： 你可以使用裝飾器來實現函數的自動重試機制，當函數執行失敗時，自動重試幾次。
import time def retry(num_attempts): def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): for i in range(num_attempts): try: return func(*args, **kwargs) except Exception as e: print(f"Attempt {i+1} failed: {e}") time.sleep(1) # 等待1秒后重試 print(f"Function {func.__name__} failed after {num_attempts} attempts.") return wrapper return my_decorator @retry(num_attempts=3) def unreliable_function(): # 模擬一個可能失敗的函數 import random if random.random() < 0.5: raise Exception("Something went wrong!") return "Success!" print(unreliable_function())
如何調試裝飾器
調試裝飾器可能會比較棘手，因為裝飾器會隱藏原始函數的調用棧。 以下是一些調試裝飾器的技巧：
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使用functools.wraps： 如前所述，functools.wraps 可以保留原始函數的元數據，這使得調試更加容易。
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使用print語句： 在裝飾器函數和包裝函數中插入 print 語句，可以幫助你了解代碼的執行流程。
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使用調試器： 你可以使用 Python 調試器 (例如 pdb) 來單步執行裝飾器代碼，并查看變量的值。
import pdb def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): pdb.set_trace() # 設置斷點 result = func(*args, **kwargs) return result return wrapper @my_decorator def my_function(x, y): return x + y my_function(1, 2)
運行這段代碼，當程序執行到 pdb.set_trace() 語句時，調試器會暫停執行，你可以使用調試器命令來查看變量的值，單步執行代碼等等。
裝飾器是Python中一個非常強大的特性，它可以幫助你編寫更簡潔、更可維護的代碼。 雖然一開始可能難以理解，但通過實踐和學習，你一定能夠掌握它，并將其應用到你的項目中。
