想象你是一个繁忙厨房里的厨师。如果你愿意的话，你有一个食谱——一个函数。随着时间的推移，您会发现大多数菜肴在上桌前都需要淋上一点橄榄油、少许盐或撒上香草。与其手动为每道菜添加这些最后的修饰，有一个自动应用它们的助手不是很方便吗？这正是 Python 装饰器可以为您的代码做的事情——以优雅、可重用且富有表现力的方式添加功能。
在本文中，我们将探索高级 Python 装饰器的世界。我们将超越基础知识，深入研究参数化装饰器、可堆叠装饰器，甚至带有类的装饰器。我们还将重点介绍最佳实践和要避免的陷阱。准备好？开始做饭吧！
在深入探讨之前，让我们回顾一下基础知识。 Python 中的装饰器只是一个函数，它接受另一个函数（或方法）作为参数，对其进行扩充，然后返回一个新函数。这是一个例子：
# Basic decorator example
def simple_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling {func.__name__}...")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"{func.__name__} finished.")
return result
return wrapper
@simple_decorator
def say_hello():
print("Hello, world!")
say_hello()
输出：
Calling say_hello... Hello, world! say_hello finished.
现在，让我们进入高级用例。
有时，装饰器需要接受自己的参数。例如，如果我们想要一个装饰器来记录不同级别的消息（信息、调试、错误）怎么办？
# Parameterized decorator example
def log(level):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"[{level}] Calling {func.__name__}...")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"[{level}] {func.__name__} finished.")
return result
return wrapper
return decorator
@log("INFO")
def process_data():
print("Processing data...")
process_data()
输出：
[INFO] Calling process_data... Processing data... [INFO] process_data finished.
这种分层结构（返回装饰器的函数）是创建灵活的参数化装饰器的关键。
Python 允许将多个装饰器应用于单个函数。让我们创建两个装饰器并将它们堆叠起来。
# Stackable decorators
def uppercase(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
return result.upper()
return wrapper
def exclaim(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
return result + "!!!"
return wrapper
@uppercase
@exclaim
def greet():
return "hello"
print(greet())
输出：
HELLO!!!
这里，装饰器以自下而上的方式应用：@exclaim 包装问候，@uppercase 包装结果。
Python 的一个鲜为人知的功能是类可以用作装饰器。当您需要维护状态时，这特别有用。
# Class-based decorator
class CountCalls:
def __init__(self, func):
self.func = func
self.call_count = 0
def __call__(self, *args, **kwargs):
self.call_count += 1
print(f"Call {self.call_count} to {self.func.__name__}")
return self.func(*args, **kwargs)
@CountCalls
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
say_hello()
输出：
Call 1 to say_hello Hello! Call 2 to say_hello Hello!
这里，call 方法使类能够像函数一样运行，从而允许它无缝地包装目标函数。
装饰器与类中的方法一样有效。然而，正确处理自我是至关重要的。
# Method decorator example
def log_method(func):
def wrapper(self, *args, **kwargs):
print(f"Method {func.__name__} called on {self}")
return func(self, *args, **kwargs)
return wrapper
class Greeter:
@log_method
def greet(self, name):
print(f"Hello, {name}!")
obj = Greeter()
obj.greet("Alice")
输出：
Method greet called on <__main__.Greeter object at 0x...> Hello, Alice!
有时，您需要将装饰器与资源管理集成。例如，让我们创建一个装饰器来对函数的执行进行计时。
import time
# Timing decorator
def time_it(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(f"{func.__name__} took {end - start:.2f} seconds")
return result
return wrapper
@time_it
def slow_function():
time.sleep(2)
print("Done sleeping!")
slow_function()
输出：
# Basic decorator example
def simple_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling {func.__name__}...")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"{func.__name__} finished.")
return result
return wrapper
@simple_decorator
def say_hello():
print("Hello, world!")
say_hello()
与装饰器合作时，保持可读性和可维护性至关重要。这里有一些提示：
Calling say_hello... Hello, world! say_hello finished.
彻底测试：装饰器可能会引入微妙的错误，尤其是在链接多个装饰器时。
文档装饰器：清楚地记录每个装饰器的作用及其预期参数。
避免过度使用：虽然装饰器很强大，但过度使用它们会使代码难以理解。
装饰器是 Python 最具表现力的功能之一。它们允许您以干净、可重用的方式扩展和修改行为。从参数化装饰器到基于类的实现，可能性是无限的。当你磨练你的技能时，你会发现自己利用装饰器来编写更干净、更Pythonic的代码——也许，就像一位伟大的厨师一样，在你制作的每一个菜谱中创造出你的标志性风格。
注：AI辅助内容
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