Python 装饰器是 Python 语言中一种强大的元编程工具，它允许程序员在不修改原有代码的基础上，扩展函数或类的功能。装饰器本质上是一个接收函数作为参数并返回新函数的函数，它能够插入额外的行为到其他函数或类中。
1. 装饰器的原理：
装饰器的工作原理在于，它将一个函数包装（即“装饰”）成另一个函数，以添加额外的功能或修改其行为。在Python中，装饰器通常通过定义一个内部函数并在外部函数中返回它来实现。当使用`@decorator`语法时，实际上是将原函数传递给装饰器，然后用装饰器返回的新函数替换原函数。
```python
def decorator(func):
def wrapper():
# 新增的逻辑
func()
# 更多新增的逻辑
return wrapper
@decorator
def original_function():
pass
```
在这个例子中，`original_function`被`decorator`装饰，实际执行的是`wrapper`函数。
2. 装饰器的定义与实现：
Python 装饰器的定义通常包含一个内部函数（wrapDecorator），这个内部函数会在调用原始函数之前和之后执行一些额外的代码。为了保持原始函数的一些属性（如名称、文档字符串等），可以使用`functools.wraps`装饰器来增强内部函数。
```python
from functools import wraps
def my_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
# 额外的逻辑
result = func(*args, **kwargs)
# 更多额外的逻辑
return result
return wrapper
```
3. 使用场景：
装饰器在Python中有很多用途，其中最常见的包括：
- 认证和授权：装饰器可以用来检查用户权限，只有当满足特定条件时才允许执行函数。
- 日志记录：在函数执行前后记录日志信息，便于追踪程序状态。
- 性能测试：记录函数的执行时间，用于性能优化。
- 缓存：对于计算密集型或I/O密集型函数，装饰器可以缓存结果，避免重复计算。
- 错误处理：在函数周围添加异常处理代码，保证程序的健壮性。
- AOP（面向切面编程）：通过装饰器实现代码的横向切割，将关注点分离。
4. 实例：
以下是一个简单的日志装饰器的例子：
```python
import time
def log_time(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"{func.__name__} executed in {end_time - start_time:.6f} seconds")
return result
return wrapper
@log_time
def slow_function(n):
time.sleep(n)
return n
slow_function(2) # 输出：slow_function executed in 2.000000 seconds
```
在这个例子中，`log_time`装饰器会在`slow_function`执行前后打印执行时间。
总结，Python 装饰器是一种强大的设计模式，它允许在不改变原有代码的情况下，增加或修改函数的功能。通过学习和熟练使用装饰器，可以提高代码的可读性和可维护性，同时降低代码的耦合度。在实际开发中，装饰器的应用非常广泛，可以大大提高编程效率。
