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函数和方法的装饰器：用不一样的视角打开新世界

后端

装饰器是一种在不修改函数或方法源代码的情况下改变其行为的有效技术。装饰器提供了一种强大的方式来扩展函数和方法的功能，同时保持其原始代码的完整性。

装饰器有很多好处。它们可以使代码更易于理解、维护和重用。它们还允许您在不修改代码的情况下添加新功能。

装饰器可以用于多种目的，包括：

  • 添加日志记录或计时功能
  • 验证函数或方法的参数
  • 处理异常
  • 缓存函数或方法的结果
  • 控制函数或方法的访问权限

装饰器通常使用@符号来声明。例如，以下代码使用装饰器来添加日志记录功能：

@logger
def my_function():
    # Do something

当my_function()函数被调用时，装饰器logger()首先被执行。logger()函数负责将函数调用的信息记录到日志文件中。然后，my_function()函数被执行。

装饰器是一个非常强大的工具，可以用于多种目的。如果您正在寻找一种方法来扩展函数或方法的功能，而又不修改其源代码，那么装饰器是一个很好的选择。

背景

在面向对象编程中，装饰器是一种设计模式，允许您在不修改类或对象的情况下扩展其功能。装饰器可以用于多种目的，包括：

  • 添加日志记录或计时功能
  • 验证函数或方法的参数
  • 处理异常
  • 缓存函数或方法的结果
  • 控制函数或方法的访问权限

当前语法

Python 中装饰器的语法很简单。您只需在函数或方法声明之前使用 @ 符号加上装饰器函数的名称。例如：

@logger
def my_function():
    # Do something

这将把 my_function() 函数包装在 logger() 装饰器中。当 my_function() 函数被调用时，logger() 装饰器首先被执行。logger() 装饰器负责将函数调用的信息记录到日志文件中。然后，my_function() 函数被执行。

语法的选择

Python 中装饰器语法的选择是基于一致性和易用性。@ 符号是一个常用的符号，它很容易记住。它还与 Python 中的其他装饰器（如 @property 和 @staticmethod）保持一致。

装饰器位置

装饰器可以放在函数或方法声明的任何位置。但是，最常见的是将它们放在函数或方法声明的顶部。这有助于提高代码的可读性。

语法形式

装饰器可以有两种语法形式：

  • 函数形式
  • 类形式

函数形式的装饰器是一个普通的 Python 函数，它接受一个函数或方法作为参数，并返回一个新的函数或方法。例如：

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # Do something before calling the function
        result = func(*args, **kwargs)
        # Do something after calling the function
        return result
    return wrapper

类形式的装饰器是一个 Python 类，它实现了 call() 方法。call() 方法接受一个函数或方法作为参数，并返回一个新的函数或方法。例如：

class Logger:
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        # Do something before calling the function
        result = self.func(*args, **kwargs)
        # Do something after calling the function
        return result

为什么是@？

Python 中使用 @ 符号来声明装饰器的原因有很多。首先，@ 符号是一个常用的符号，它很容易记住。其次，它与 Python 中的其他装饰器（如 @property 和 @staticmethod）保持一致。第三，它有助于提高代码的可读性。

当前实现与历史

Python 中装饰器的当前实现是基于 Guido van Rossum 在 2002 年提出的 PEP 232 提案。PEP 232 提案旨在为 Python 添加一种新的装饰器语法，该语法更加简洁和易用。

社区共识

Python 社区对装饰器总体上持积极态度。装饰器被认为是一种非常强大的工具，可以用于多种目的。然而，也有一些人对装饰器的使用提出了质疑。他们认为，装饰器可能会使代码难以理解和维护。

例子

以下是一些装饰器在 Python 中的常见用法：

  • 添加日志记录或计时功能：
@logger
def my_function():
    # Do something
  • 验证函数或方法的参数：
@validator
def my_function(arg1, arg2):
    # Validate the arguments
    # Raise an exception if the arguments are invalid
  • 处理异常：
@exception_handler
def my_function():
    # Do something
    # Catch any exceptions that are raised
  • 缓存函数或方法的结果：
@cache
def my_function():
    # Do something
    # Cache the result of the function
  • 控制函数或方法的访问权限：
@private
def my_function():
    # Do something
    # Only allow certain users to call this function