装饰器是一种设计模式,用于在不改变原函数的情况下,动态地向函数添加功能。装饰器本质上是一个高阶函数,它接受一个函数作为参数,并返回一个新的函数。
装饰器的使用非常简单,只需在函数定义之前加上 @decorator_name
即可。
python
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Function is being called")
result = func(*args, **kwargs)
print("Function has been called")
return result
return wrapper
@decorator
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}")
say_hello("Alice")
在这个示例中:
decorator
是装饰器函数。@decorator
应用于 say_hello
函数,使得 say_hello
被调用时,会先执行 decorator
中的 wrapper
函数逻辑。日志记录
记录函数调用的相关信息,便于调试和监控。
python
def log_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling function {func.__name__} with arguments {args} and {kwargs}")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"Function {func.__name__} returned {result}")
return result
return wrapper
@log_decorator
def add(a, b):
return a + b
add(3, 5)
权限验证
检查用户权限,控制函数访问。
python
def authorize(func):
def wrapper(user, *args, **kwargs):
if user == "admin":
return func(*args, **kwargs)
else:
print("Permission denied")
return wrapper
@authorize
def view_dashboard():
print("Dashboard is being viewed")
view_dashboard("admin")
view_dashboard("guest")
缓存机制
对函数结果进行缓存,提高性能。
python
def cache(func):
results = {}
def wrapper(*args):
if args in results:
return results[args]
result = func(*args)
results[args] = result
return result
return wrapper
@cache
def fibonacci(n):
if n in (0, 1):
return n
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
print(fibonacci(10))
多个装饰器可以同时应用于一个函数,顺序从内到外执行。
python
def decorator1(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Decorator 1 before")
result = func(*args, **kwargs)
print("Decorator 1 after")
return result
return wrapper
def decorator2(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Decorator 2 before")
result = func(*args, **kwargs)
print("Decorator 2 after")
return result
return wrapper
@decorator1
@decorator2
def greet(name):
print(f"Hello, {name}")
greet("Bob")
在这个示例中,decorator2
首先被应用,其次是 decorator1
。
装饰器是Python中的一个强大功能,简化了许多常见的编程任务,如日志记录、权限控制、性能优化等。它使得代码更具可读性和可维护性,鼓励模块化和复用性。理解和熟练使用装饰器,可以大大提高开发效率和代码质量。