完整详细版Python全套教学课件 第05节 02装饰器.pptx

Python装饰器是一种强大的编程工具，用于在不修改原有函数代码的情况下，添加或增强函数的功能。它们是高阶函数的实例，接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。装饰器在Python中广泛应用于日志记录、性能测试、缓存、权限控制等场景。 在讲解装饰器之前，先来看一个简单的例子。假设我们有一个加法函数`add(x, y)`，我们希望在调用它时能打印出函数的调用信息。最初的实现可能将打印语句直接放入函数内部，但这会导致业务逻辑与非业务逻辑（日志记录）耦合。为了解决这个问题，我们可以引入装饰器。 装饰器的基本形式是一个接收函数作为参数的函数，然后返回一个新的函数。例如，`logger`装饰器会在调用原函数前后添加一些额外的操作，如打印"begin"和"end"。一开始，`logger`需要手动调用，如`print(logger(add, 5, y=60))`。为了更方便地使用，Python提供了一种语法糖，即在函数定义前加上`@decorator`，如`@logger`，这等同于`add = logger(add)`。 进一步优化后，装饰器内部可以使用一个闭包（wrapper）函数来封装原函数，这样可以处理任意数量的位置参数和关键字参数。通过柯里化（Currying），我们可以使装饰器更灵活，例如`add = logger(add)`或使用`@logger`语法。 装饰器可以有参数，这使得装饰器更加灵活。例如，我们可以定义一个带有参数的`logger`装饰器，接收日志级别或其他配置。这样，同一个装饰器可以根据不同的参数表现出不同的行为。 在Python中，装饰器实际上修改了目标函数的元数据，如`__name__`和`__doc__`。如果装饰器没有保留这些元数据，可能会导致一些问题，比如`help()`函数无法正确显示函数的帮助信息。因此，一个好的实践是在装饰器内部保持被装饰函数的元数据不变，例如通过`functools.wraps`装饰器来实现。 装饰器的副作用在于，它们可能会改变函数的行为，例如添加新的功能或者改变原有的返回值。这种改变可能是预期的，但也可能导致难以调试的问题。因此，在编写装饰器时，应该确保其透明性，即对原始函数的行为影响最小。 Python装饰器是实现代码复用和模块化设计的有效手段，它们允许我们在不改动原有函数代码的情况下，扩展或修改函数的行为。通过熟练掌握装饰器，开发者可以编写出更加灵活、可维护的Python代码。