Python装饰器详解：你的代码，更进一步

装饰器：Python 中的神奇工具

简介

在 Python 中，装饰器是一种强大的工具，可以让你轻松地扩展函数的功能，而无需修改其原始代码。这就好比给函数穿上一件神奇的外套，赋予它们新的超能力。

记录函数执行时间

试想一下，你想要记录某个函数的执行时间。有了装饰器，这简直易如反掌：

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print('函数 {} 执行时间：{:.6f} 秒'.format(func.__name__, end - start))
        return result
    return wrapper

@timer
def fact(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * fact(n-1)

fact(100)

运行以上代码，你会看到输出：

函数 fact 执行时间：0.000202 秒

看，你轻而易举地记录了 fact 函数的执行时间，而无需修改其内部代码。

面向切面编程 (AOP)

装饰器不仅仅可以记录函数信息。它们还可以让你实现面向切面编程，从而将关注点与业务逻辑分开。

例如，你想要在一个函数中实现事务处理：

def transaction(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            connection.commit()
        except:
            connection.rollback()
            raise
        finally:
            connection.close()
        return result
    return wrapper

@transaction
def transfer(from_account, to_account, amount):
    from_account.withdraw(amount)
    to_account.deposit(amount)

transfer(account1, account2, 100)

这个装饰器确保在 transfer 函数执行期间，数据库连接始终保持打开。如果函数成功执行，数据将被提交；否则，数据将被回滚。

装饰器的优势

装饰器之所以如此强大，有几个原因：

• 代码复用： 你可以创建通用的装饰器，并在多个函数中重复使用它们，从而避免代码重复。
• 松散耦合： 装饰器与原始函数是松散耦合的，这使得你可以轻松地修改或替换它们。
• 可扩展性： 装饰器允许你轻松地为函数添加新功能，而无需重写其内部代码。

常见问题解答

• 如何编写自己的装饰器？ 定义一个函数并使用 @ 符号将其应用于要装饰的函数即可。
• 我可以将多个装饰器应用于一个函数吗？ 当然可以，只需将它们按顺序堆叠起来即可。
• 如何获取原始函数的元数据？ 使用 func.__name__、func.__doc__ 等属性即可。
• 装饰器会影响函数的性能吗？ 在大多数情况下，不会。但是，如果你使用复杂或开销大的装饰器，则可能会出现性能影响。
• 装饰器是 Python 特有的吗？ 虽然装饰器在 Python 中非常流行，但它们并不是 Python 独有的。其他语言，例如 C# 和 Java，也支持装饰器。

结论

装饰器是 Python 中的宝贵工具，它使你能够轻松地扩展函数的功能并实现面向切面编程。通过使用装饰器，你可以创建可重用、可扩展且可维护的代码。下次当你需要为函数添加新功能时，请记住装饰器，它们将为你打开新的编程可能性。