7 装饰器的基本概念

在上一篇中，我们深入探讨了面向对象编程中的魔法方法与运算符重载，理解了如何利用魔法方法实现更为优雅的类设计。本篇将转向 Python 的装饰器这一重要特性，探讨其基本概念和应用。装饰器在 Python 中被广泛用于增强函数或方法的功能，学习好装饰器将有助于我们编写更简洁和可读的代码。

什么是装饰器？

装饰器是 Python 的一种重要语法结构，能够在不改变函数代码的前提下，增强其功能。可以把装饰器看作是一个返回函数的函数，即它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。

装饰器的基本结构

装饰器一般由以下几个部分组成：

1. 函数定义：一个需要被装饰的函数。
2. 装饰器函数：一个接受函数作为输入并返回一个函数的函数。
3. 包装函数：在装饰器内部定义一个函数，以扩展原功能。

以下是一个简单的装饰器示例：

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Something is happening before the function is called.")
        func()
        print("Something is happening after the function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

# 调用装饰过的函数
say_hello()

输出结果

执行上述代码的结果为：

Something is happening before the function is called.
Hello!
Something is happening after the function is called.

在这个例子中，say_hello 函数在调用时被 my_decorator 装饰，wrapper 函数在原始函数前后添加了额外的输出。

装饰器的工作原理

装饰器本质上是语法糖，背后的实际工作流程如下：

1. 定义装饰器：首先，定义装饰器函数，它包含内部的包装函数。
2. 应用装饰器：使用 @decorator_name 语法应用装饰器，这实际上是执行 say_hello = my_decorator(say_hello)。
3. 调用包装函数：当调用被装饰的函数时，实际调用的是包装函数，包装函数内部再调用原函数。

多个装饰器的使用

装饰器不仅可以单独使用，也可以组合使用。多个装饰器可以叠加在同一个函数上，顺序从内到外执行。

def uppercase_decorator(func):
    def wrapper():
        return func().upper()
    return wrapper

def exclaim_decorator(func):
    def wrapper():
        return func() + "!"
    return wrapper

@exclaim_decorator
@uppercase_decorator
def greet():
    return "hello"

# 调用被装饰的函数
print(greet())

输出结果

执行上述代码，输出结果为：

HELLO!

在这个例子中，greet 函数首先被 uppercase_decorator 装饰，然后再被 exclaim_decorator 装饰。先将结果转为大写，最后加上感叹号。

装饰器参数化

如果我们希望装饰器能够接受参数，可以在外层再包裹一层函数，示例如下：

def repeat(num_times):
    def decorator_repeat(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(num_times):
                func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator_repeat

@repeat(3)
def say_hello():
    print("Hello!")

# 调用被装饰的函数
say_hello()

输出结果

执行上述代码的结果为：

Hello!
Hello!
Hello!

这里，repeat 装饰器接受一个 num_times 参数，控制 say_hello 函数的调用次数。

小结

在本篇中，我们探讨了装饰器的基本概念及其应用，通过多个案例，帮助你理解装饰器的工作原理。接下来，我们将继续深入探讨 functools 模块中与装饰器相关的内容，以便熟练掌握更复杂的使用场景。这将对你在 Python 中编写高效、清晰和模块化的代码极有帮助！