news 2026/9/2 20:36:39

Day 19:【99天精通Python】装饰器 - 给函数穿上“钢铁侠战衣“

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张小明

前端开发工程师

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Day 19:【99天精通Python】装饰器 - 给函数穿上“钢铁侠战衣“

Day 19:【99天精通Python】装饰器 - 给函数穿上"钢铁侠战衣"

前言

欢迎来到第19天!

今天我们要学习 Python 中最优雅、最强大,但可能也是初学者最难理解的特性之一——装饰器 (Decorator)

你是否遇到过这样的场景:

  • 写了 100 个函数,现在需要给每个函数都加上"执行日志"(打印开始和结束时间)。
  • 写了一个 Web 后台,需要给某些页面加上"登录验证",只有登录了才能访问。

如果直接修改这 100 个函数的内部代码,工作量巨大且容易出错。装饰器允许我们在不修改原函数代码的前提下,动态地给函数增加新功能。这就好比给你的手机戴上了一个手机壳,手机还是那个手机,但它现在有了防摔的功能!

本节内容:

  • 函数作为参数传递
  • 闭包 (Closure) 简介
  • 装饰器的基本语法@
  • 万能装饰器 (支持参数)
  • functools.wraps的作用
  • 实战练习:计时器与权限验证

一、预备知识:函数的高级玩法

在 Python 中,函数是一等公民 (First-class Citizen)。这意味着:

  1. 函数可以被赋值给变量。
  2. 函数可以作为参数传递给另一个函数。
  3. 函数内部可以定义另一个函数。

1.1 函数作为参数

defsay_hello():print("Hello!")defrun_function(func):print("准备运行函数...")func()# 调用传入的函数print("函数运行结束。")run_function(say_hello)

1.2 闭包 (Closure)

闭包是指:在一个函数内部定义了一个内部函数,并且内部函数引用了外部函数的变量。

defouter():x=10definner():print(x)# 引用外部变量returninner# 返回内部函数本身fn=outer()fn()# 输出 10

二、装饰器入门:手写一个日志装饰器

假设我们要给函数eat()增加日志功能。

2.1 原始写法 (不推荐)

defeat():print("正在吃面条...")deflog_decorator(func):defwrapper():print("[Log] 开始执行...")func()# 执行原函数print("[Log] 执行完毕。")returnwrapper# 手动替换eat=log_decorator(eat)eat()

2.2 语法糖写法 (推荐)

Python 提供了@符号(语法糖),让上面的操作变得极其简洁。

deflog_decorator(func):defwrapper():print("[Log] 开始执行...")func()print("[Log] 执行完毕。")returnwrapper@log_decoratordefeat():print("正在吃面条...")@log_decoratordefsleep():print("正在睡觉...")# 直接调用eat()sleep()

运行结果

[Log] 开始执行... 正在吃面条... [Log] 执行完毕。 [Log] 开始执行... 正在睡觉... [Log] 执行完毕。

三、万能装饰器:支持参数与返回值

上面的装饰器有个缺陷:如果原函数带参数,或者有返回值,它就失效了。
为了通用,我们通常使用*args**kwargs,并显式return结果。

3.1 完整模板

defmy_decorator(func):defwrapper(*args,**kwargs):# 1. 在原函数之前做点什么print("--- Before ---")# 2. 执行原函数,并获取返回值result=func(*args,**kwargs)# 3. 在原函数之后做点什么print("--- After ---")# 4. 返回原函数的结果returnresultreturnwrapper

3.2 示例应用

@my_decoratordefadd(a,b):print(f"正在计算{a}+{b}")returna+b res=add(10,20)print(f"结果是:{res}")

运行结果

--- Before --- 正在计算 10 + 20 --- After --- 结果是: 30

四、保留元数据:functools.wraps

使用装饰器后,原函数的名字 (__name__) 和文档 (__doc__) 会变成wrapper函数的信息,这可能会导致调试困难。

解决方案:使用functools.wraps装饰wrapper

fromfunctoolsimportwrapsdeflog_decorator(func):@wraps(func)# <--- 加上这一行,保留原函数的元数据defwrapper(*args,**kwargs):"""我是Wrapper的文档"""print("Log...")returnfunc(*args,**kwargs)returnwrapper@log_decoratordefsearch():"""这是搜索函数"""print("Searching...")print(search.__name__)# 输出: search (如果不加 @wraps,会输出 wrapper)print(search.__doc__)# 输出: 这是搜索函数

五、实战练习

练习1:执行时间统计装饰器

编写一个@timer装饰器,计算任何函数的执行时间。

importtimefromfunctoolsimportwrapsdeftimer(func):@wraps(func)defwrapper(*args,**kwargs):start_time=time.time()result=func(*args,**kwargs)end_time=time.time()print(f"函数{func.__name__}耗时:{end_time-start_time:.4f}秒")returnresultreturnwrapper@timerdefheavy_calculation():time.sleep(1.5)# 模拟耗时操作return"Done"heavy_calculation()

练习2:简单的权限验证

模拟一个 web 系统,只有当全局变量user_logged_inTrue时,才能执行敏感操作。

user_logged_in=Falsedeflogin_required(func):@wraps(func)defwrapper(*args,**kwargs):ifnotuser_logged_in:print("错误:请先登录!")returnNonereturnfunc(*args,**kwargs)returnwrapper@login_requireddefdelete_database():print("数据库已删除!(危险操作)")# 未登录delete_database()# 登录user_logged_in=Truedelete_database()

六、常见问题

Q1:装饰器可以叠加吗?

可以。

@timer@login_requireddefwork():pass

执行顺序类似于"洋葱":从上到下包裹,执行时先外层逻辑,再内层逻辑

Q2:如何带参数的装饰器?

比如@repeat(3)表示重复执行3次。这需要三层嵌套函数(Wrap the wrapper)。

defrepeat(n):defdecorator(func):defwrapper(*args,**kwargs):for_inrange(n):func(*args,**kwargs)returnwrapperreturndecorator@repeat(3)defsay_hi():print("Hi!")

七、小结

装饰器 Decorator

本质

语法

应用场景

闭包 + 函数作为参数

不修改原代码增加功能

@decorator_name

wrapper(*args, **kwargs)

return func(...)

@wraps(func)

日志 Log

计时 Timer

权限 Auth

缓存 Cache

关键要点

  1. 装饰器是一个接受函数并返回新函数的高阶函数。
  2. @语法糖让代码更简洁。
  3. 编写装饰器时,务必使用*args**kwargs保证通用性。
  4. 记得使用@wraps保留原函数信息。

八、课后作业

  1. 重试机制:编写一个@retry装饰器。如果原函数抛出异常,自动重试最多 3 次。
  2. 输入检查:编写一个@check_int装饰器,确保函数接收到的所有参数都是整数。如果有非整数参数,打印错误并拒绝执行。
  3. HTML标签:编写一个装饰器工厂@tag("div"),可以将函数的返回值包裹在指定的 HTML 标签中。
    • 示例:返回 “hello” -><div>hello</div>

下节预告

Day 20:迭代器与生成器- 为什么 Python 处理大数据这么快且不占内存?揭秘yield关键字背后的流式处理机制。


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