函数装饰器有什么作用 函数装饰器python

python装饰器是一个接收函数并返回增强函数的高阶函数，用于在不修改原始函数代码的前提下增加功能。 装饰器通过闭包和函数作为一类公民的特性，实现对原函数的封装和行为增强；2． 使用@语法糖简化装饰器应用，等价于函数赋值操作；3. 为保留被装饰函数的元数据，应使用functools.wraps；4. 按钮装饰器按从下往上的顺序执行；5. 带参数的装饰器需要通过装饰器工厂实现；6． 装饰器也可用于类和类方法；7. 最佳实践包括保持装饰器职责单一、命名标注、添加文档、处理错误、编写测试，并避免过度使用。

Python装饰器，简单来说，就是一个特殊的函数，它能接收一个函数作为输入，然后返回一个新的函数。这个新函数通常在原有函数的基础上，增加了额外的功能，比如日志记录、性它能计时、权限检查等等，而这一切都不需要修改原始函数的代码。它让我们的代码更干净、更精确，尤其是在处理那些跨多个函数但逻辑相似的任务时，简直就是神器。本质上，是高阶函数应用的一种优雅的语法糖。解决方案

装饰器的核心思想是“包裹”和“增强”。想象一下，你有一件很棒的衣服（原始函数），但你让它防风防水（增加功能），你不需要改造衣服本身，而是给它套上一件高性能的外套（装饰器）。这件外套在保持原有衣服功能的同时，赋予了它新的属性。

在Python里，一个装饰器通常是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。这个新的函数里面会调用原函数，并在调用后面执行一些额外的操作。

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；import time# 一个简单的装饰装饰器 def time(func)： defwrapper(*args， **kwargs)： start_time = time.time() result = func(*args， **kwargs) # 调用原始函数 end_time = time.time() print(fquot；函数 '{func.__name__}' 运行时间： {end_time - start_time：.4f} 秒 quot；) 返回结果 return 包装器# 使用装饰器@timerdef long_running_task(n)： quot；quot；quot；一个模拟长时间运行任务的函数quot；quot；quot； print(fquot；开始执行 long_running_task({n})...quot；) time.sleep(n) print(fquot；long_running_task({n}) 执行完毕.quot；) return fquot；任务 {n}完成quot；# 调用被装饰的函数long_running_task(2)long_running_task(0.5)#备注 @timer 等价于long_running_task = timer(long_running_task)登录后复制

通过@timer登录后复制这个语法糖，long_running_task登录后复制登录后复制登录后复制函数在执行前和执行后，都会自动触发timer登录后复制登录后复制登录后复制装饰器内部定义的计时逻辑，而我们根本没有关系long_running_task登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制的任何一行代码。这对于代码的解耦和复用至关重要。装饰器如何实现对函数行为的“魔术”增强？

这里的“魔术”其实是Python闭包（闭包）和函数作为一等公民的特性在幕后良好的作用。当一个函数（比如timer登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制）返回另一个函数（wrapper登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制）登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制）时，即使外部函数（timer登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制）已经执行完毕，内部函数（wrapper登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制）仍然可以“记住”并访问外部函数的局部变量（比如func登录后复制，上面被装饰的）原始函数）。这就是闭包的力量。

包装登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制后复制函数才是真正替换掉原始函数的东西。当你调用被装饰的函数时，实际上是调用了包装登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制后复制。

包装登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制内部再什么时候、以什么方式去决定调用原始函数。这给了我们极大的灵活性，可以在原始函数执行前、执行后、甚至根本不执行原始函数（比如权限不足时直接返回错误）来插入逻辑。

一个不那么明显但非常重要的点是，当你使用装饰器后，被装饰函数的元数据（比如函数名__name__登录后复制登录后复制、文档字符串__doc__登录后复制登录后复制）会丢失，因为它被w了为了解决这个问题，Python标准库提供了functools.wraps登录后复制登录后复制登录后复制装饰器，它能帮助我们把原始函数的元数据正确地复制到包装器中。这对于调试和代码自省（内省）来说非常关键。 timefrom functools importwrappsdeftimer_with_wraps(func)： @wraps(func) # 使用 functools.wraps 来保留元数据 defwrapper(*args， **kwargs)： start_time = time.time() result = func(*args， **kwargs) end_time = time.time() print(fquot；函数 '{func.__name__}' 执行周期： {end_time - start_time：.4f} 秒 quot；) 返回结果 returnwrapper@timer_with_wrapsdef another_task(x)： quot；quot；quot；这是另一个模拟任务quot；quot；quot； time.sleep(x) return fquot；任务 {x} 完成quot；print(fquot；函数名： {another_task.__name__}quot；)print(fquot；文档： {another_task.__doc__}quot；)another_task(1)登录后复制

你会发现，加上@wraps(func)登录后复制后，another_task.__name__登录后复制仍然是another_task登录后复制，而不是wrapper

要理解装饰器，就绕不开高阶函数（高阶函数）。高阶函数是函数式编程的核心概念之一，它指的是满足以下至少一个条件的函数：接受一个或多个函数作为参数。返回一个函数作为结果。

是不是听起来很耳熟？没错，装饰器完美符合这两个定义。一个装饰器（比如timer登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制）接收一个函数（long_running_task登录后复制登录后复制登录后复制）作为参数，然后返回一个新的函数（wrapper登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登）所以，每一个装饰器本质上都是一个高阶函数。

Python很多都有内置的高阶函数，比如map()登录后复制、filter()登录后复制、sorted()登录后复制（当使用key登录后复制参数时）。它们都体现了函数作为一等公民的特性，即可以像普通参数一样被传递、赋值、作为参数或返回值。#经典的高阶函数示例：mapnumbers = [1， 2， 3， 4]squared_numbers = list(map(lambda x： x * x，numbers))print(fquot；平方数列表： {squared_numbers}quot；) # map接受一个函数(lambda)和一个可迭代对象#装饰器就是这种思想的延伸自然#它将函数作为输入，再返回一个“增强版”的函数登录后复制

可以说，没有高阶函数的概念，就没有装饰器。装饰器是高阶函数在应用场景下的一种优雅且富有表现力的语法糖，让代码的结构更加清晰，职责分离更加明确。解高阶函数，就是理解装饰器背后的设计哲学。装饰器使用中的常见陷阱与最佳实践？

虽然装饰器功能强大，但在使用过程中也确实有一些需要注意的地方，否则可能会踩坑。

常见陷阱：

元数据丢失： 前面已经提过，这是最常见的陷阱。不使用functools.wraps登录后复制登录后复制登录后复制会导致被装饰函数的__name__登录复制登录后复制、__doc__登录后复制登录后复制等属性修改内部包装器函数的值，这会影响调试工具、文档生成和代码自省。

按钮装饰器的顺序：当一个函数被多个装饰器装饰时，它们的执行顺序是从下往上（离函数定义最近的先执行）。这意味着最上面的装饰器是最后被执行的。如果顺序正确，可能会导致接下来的行为。@decorator_b@decorator_adef my_func()： pass# 实际执行顺序是 my_func =decorator_b(decorator_a(my_func)) 登录后复制

装饰器带参数： 如果你的装饰器需要接收参数，它就不能直接是一个函数了，而需要是一个返回装饰器（一个高阶函数）的函数。这被称为“装饰器工厂”。

def Repeat(num_times)： defdecorator_repeat(func)： @wraps(func) defwrapper(*args， **kwargs)： for _ in range(num_times)： func(*args， **kwargs) 返回包装器 returndecorator_repeat@repeat(num_times=3)defgreet(name)： print(fquot；Hello， {name}!quot；)greet(quot；Alicequot；)登录后复制

这里repeat登录后复制函数就是装饰器工厂，它接收num_times登录后复制参数，然后返回真正的装饰器decorator_repeat登录后复制。

装饰类或方法： 装饰器不仅可以装饰函数，也可以装饰类或类中的方法。对于类方法（@classmethod登录后复制）和静态方法（@staticmethod登录后复制），装饰器的应用方式各自不同，需要确保你的装饰器能够正确处理这些特殊情况。@property登录后复制也是一种特殊的装饰器。

最佳实践：始终使用functools.wraps登录后复制登录后复制登录后复制：这是避免元数据丢失最简单有效的方法。保持装饰器简洁和职责：一个装饰器最好只做一件事，比如只负责计时，或者只负责权限验证。这样它们更容易理解、测试和使用。标注的命名：给装饰器起一个功能说明表达其功能的名称。文档和注释：像处理普通函数一样，为你的装饰器编写标注的文档字符串和必要的注释，说明其用途、参数和返回值。错误处理：如果装饰器内部逻辑复杂，考虑加入适当的错误处理，例如使用try... except登录后复制块，避免装饰器本身引入新的bug。测试： 编写是针对被装饰器功能的单元测试，确保装饰器不改变其核心行为，同时还要测试装饰器本身的功能。避免过度使用：虽然装饰器很强大，但并不是所有都适合用它。有时候，一个简单的函数类继承可能会更深入。或者过度使用装饰器可能会使代码变得难以追踪和调试。

掌握了这些，你在Python的世界里运用装饰器就会更加得心应手，写出既优雅又健壮的代码。

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