五分鐘理解Python裝飾器，讓代碼更優(yōu)雅
什么是裝飾器？
想象一下，你有一個(gè)漂亮的房間，但你想讓它看起來(lái)更加特別，于是你決定掛上一些裝飾畫。在編程的世界里，Python裝飾器就是那些“裝飾畫”，它們能讓你的函數(shù)或類“房間”看起來(lái)或工作得更加出色，而無(wú)需改變其內(nèi)部結(jié)構(gòu)。
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
# 這就是我們的裝飾畫
def fancy_decorator(func):
def wrapper():
print("Adding some fancy touch...")
func()
print("Decoration ends here.")
return wrapper
# 掛上裝飾畫
fancy_say_hello = fancy_decorator(say_hello)
fancy_say_hello("World")輸出：
Adding some fancy touch...
Hello, World!
Decoration ends here.這段代碼中，fancy_decorator就是一個(gè)裝飾器，它包裝了原始的say_hello函數(shù)，給它加上了前后打印信息的功能。
裝飾器的魔法
裝飾器的“魔法”在于它們使用了函數(shù)的高階特性，即函數(shù)可以接受另一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，并返回一個(gè)新的函數(shù)。當(dāng)你在函數(shù)定義前使用@符號(hào)，實(shí)際上是執(zhí)行了一個(gè)賦值操作，將裝飾器的結(jié)果賦予了原函數(shù)名。
@fancy_decorator
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
say_hello("Alice")輸出：
Adding some fancy touch...
Hello, Alice!
Decoration ends here.這里，@fancy_decorator等同于手動(dòng)執(zhí)行了say_hello = fancy_decorator(say_hello)，使得每次調(diào)用say_hello時(shí)，都會(huì)先經(jīng)過(guò)fancy_decorator的處理。
參數(shù)化的裝飾器
有時(shí)候，裝飾器也需要根據(jù)不同的情況調(diào)整行為，這就需要參數(shù)化的裝飾器。
def repeat(n):
def decorator_repeat(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(n):
func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator_repeat
@repeat(3)
def greet(name):
print(f"Hi, {name}")
greet("Bob")輸出：
Hi, Bob
Hi, Bob
Hi, Bob這里，repeat是一個(gè)參數(shù)化的裝飾器工廠，它接收一個(gè)參數(shù)n，并返回一個(gè)具體的裝飾器，這個(gè)裝飾器會(huì)讓被裝飾的函數(shù)重復(fù)執(zhí)行n次。
高級(jí)裝飾器技巧：帶參數(shù)的進(jìn)階
之前提到的參數(shù)化裝飾器，其實(shí)還可以做得更靈活。如果想要裝飾器本身能夠接收多個(gè)參數(shù)，可以通過(guò)額外的閉包層來(lái)實(shí)現(xiàn)。
def with_args(arg1, arg2):
def decorator_with_args(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Using arguments: {arg1}, {arg2}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator_with_args
@with_args('A', 'B')
def show_args():
print("Inside the function")
show_args()輸出：
Using arguments: A, B
Inside the function這里，with_args不僅能夠裝飾函數(shù)，還能在裝飾時(shí)接收參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了高度的定制化。
裝飾器鏈：復(fù)合裝飾器的力量
裝飾器可以堆疊使用，形成裝飾器鏈，為函數(shù)添加多層功能。
def log_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Function {func.__name__} is called")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def timer_decorator(func):
import time
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:.2f} seconds")
return result
return wrapper
@log_decorator
@timer_decorator
def example_function(n):
sum(range(n))
example_function(10000)輸出示例：
Function example_function is called
example_function took 0.00 seconds通過(guò)這種方式，我們可以輕松地為函數(shù)添加日志記錄、性能測(cè)試等多種功能，且各裝飾器之間的功能相互獨(dú)立，易于維護(hù)。
實(shí)戰(zhàn)案例：緩存機(jī)制
讓我們來(lái)看一個(gè)實(shí)用場(chǎng)景——使用裝飾器實(shí)現(xiàn)函數(shù)結(jié)果的緩存，以提高效率。
def cache_decorator(func):
cache = {}
def wrapper(*args):
if args not in cache:
cache[args] = func(*args)
return cache[args]
return wrapper
@cache_decorator
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10))
print(fibonacci(10)) # 第二次調(diào)用應(yīng)該更快在這個(gè)例子中，cache_decorator裝飾器用于存儲(chǔ)fibonacci函數(shù)的計(jì)算結(jié)果，避免重復(fù)計(jì)算，顯著提高了遞歸計(jì)算斐波那契數(shù)列的效率。
總結(jié)與實(shí)踐技巧
裝飾器是Python編程中的高級(jí)技巧，它們讓代碼更加簡(jiǎn)潔、模塊化。通過(guò)掌握基礎(chǔ)裝飾器、參數(shù)化裝飾器、裝飾器鏈，以及實(shí)現(xiàn)特定功能如緩存的高級(jí)應(yīng)用，你將能夠編寫出更加優(yōu)雅和高效的Python程序。
- 練習(xí)技巧：嘗試為自己的函數(shù)編寫裝飾器，比如計(jì)時(shí)裝飾器，用于監(jiān)控函數(shù)執(zhí)行時(shí)間。
- 方法提示：在設(shè)計(jì)裝飾器時(shí)，考慮其通用性和可擴(kuò)展性，以便在多個(gè)場(chǎng)景下重用。
- 使用技巧：注意裝飾器的執(zhí)行順序是從下往上，這影響著函數(shù)最終的行為。
- 注意事項(xiàng)：對(duì)于有狀態(tài)的裝飾器，要小心管理狀態(tài)，避免在并發(fā)環(huán)境下產(chǎn)生意料之外的行為。
