合理使用装饰器可以简化开发，并且使得代码更加清晰。下面我们分别介绍两种装饰器，不带参数的装饰器和带参数的装饰器。
一、不带参数的装饰器
我们用一个实际的例子来引入装饰器的概念，比如我们现在有一个方法A()，然后我们需要在方法A()执行之前在终端打印”function is running”，这时候我们可以在方法A()的开始部分加上下面的代码：
print("function is running")
但是如果我们不想修改方法A()的代码，也可以重新写一个方法decorator()，然后把A()作为入参，代码如下：
def decorator(fun):
@functools.wr
Python装饰器是Python语言中的一种高级特性，它允许我们在不修改原函数代码的基础上，通过附加功能来扩展或修改函数的行为。装饰器本质上是一个接收函数作为输入并返回新函数的函数，这使得装饰器能够包装原始函数，添加额外的逻辑或功能。
### 一、不带参数的装饰器
不带参数的装饰器主要用于执行一些简单的预处理或后处理任务。例如，我们想在调用函数前打印一条消息，但又不想修改原始函数的代码。以下是一个不带参数装饰器的示例：
```python
def simple_decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Method is running")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@simple_decorator
def my_function():
# 函数体
```
在这个例子中，`simple_decorator` 接收一个函数 `func` 作为参数，返回一个新的函数 `wrapper`。`@functools.wraps(func)` 是为了保持被装饰函数的元信息（如 `__name__`、`__doc__` 等）不变，以便于调试和文档化。
### 二、带参数的装饰器
带参数的装饰器允许我们传递一些定制的配置给装饰器，以实现更灵活的功能。这通常通过创建一个内部函数来实现，内部函数接收参数并返回不带参数的装饰器。例如：
```python
def param_decorator(param):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Method {param} is running")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@param_decorator("custom_message")
def custom_function():
print("Custom function body")
```
在这个例子中，`param_decorator` 接收一个参数 `param`，然后返回一个内部函数 `decorator`，`decorator` 再接收一个函数并返回新的包装函数 `wrapper`。
### 装饰器的使用场景
1. **日志记录**：在函数执行前后记录调用信息，便于追踪和调试。
2. **性能测试**：计算函数的运行时间，用于优化代码性能。
3. **权限控制**：验证用户是否有权限执行某个操作。
4. **缓存**：如果某个函数的结果是昂贵的计算，装饰器可以缓存结果，避免重复计算。
5. **事务管理**：在数据库操作中确保事务的一致性。
### 开放封闭原则
装饰器遵循开放封闭原则，即对扩展开放，对修改封闭。当需要扩展功能时，我们可以通过添加新的装饰器而不是修改已有函数来实现。这种方式降低了代码的耦合度，使得代码更易于维护和扩展。
### 结论
Python装饰器是函数式编程的一个强大工具，它们允许我们优雅地扩展函数的功能，同时保持代码的整洁和可读性。通过理解并熟练运用装饰器，开发者可以编写出更加灵活、可维护的Python代码。无论是不带参数还是带参数的装饰器，它们都能帮助我们实现开放封闭原则，提升代码质量。
