Python裝飾器模式

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Python裝飾器模式是一種常用的設計模式，它允許我們在不改變原有代碼的情況下，動態地添加功能或修改行為。裝飾器模式在Python中被廣泛使用，它能夠提高代碼的復用性和可讀性，同時也能夠減少代碼的重復。

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**什么是裝飾器模式？**

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裝飾器模式是一種結構型設計模式，它允許我們通過將對象包裝在一個裝飾器函數中，來動態地修改對象的行為。裝飾器模式使用了Python的函數閉包和函數作為一等公民的特性，使得我們可以方便地在運行時修改函數或類的行為。

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**裝飾器的基本用法**

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在Python中，裝飾器是一個特殊的函數，它接受一個函數作為參數，并返回一個新的函數。裝飾器可以通過在函數定義前使用@符號來應用于函數。

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`python

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def decorator(func):

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def wrapper(*args, **kwargs):

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# 在調用原函數之前可以添加一些額外的邏輯

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result = func(*args, **kwargs)

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# 在調用原函數之后可以添加一些額外的邏輯

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return result

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return wrapper

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@decorator

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def my_function():

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# 原函數的邏輯

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pass

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在上面的例子中，decorator是一個裝飾器函數，它接受一個函數作為參數，并返回一個新的函數wrapper。通過在my_function函數定義前使用@decorator，我們將my_function函數應用了裝飾器。當調用my_function函數時，實際上是調用了裝飾器返回的新函數wrapper，從而實現了在調用原函數之前和之后添加額外邏輯的目的。

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**裝飾器的應用場景**

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裝飾器模式在實際開發中有很多應用場景，下面我將介紹幾個常見的應用場景。

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**1. 日志記錄**

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在開發過程中，我們經常需要記錄函數的調用日志，以便于調試和排查問題。使用裝飾器可以方便地實現這個功能，而不需要修改原有的函數代碼。

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`python

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def log_decorator(func):

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def wrapper(*args, **kwargs):

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print(f'Calling function {func.__name__} with args {args} and kwargs {kwargs}')

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result = func(*args, **kwargs)

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print(f'Function {func.__name__} returned {result}')

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return result

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return wrapper

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@log_decorator

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def add(x, y):

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return x + y

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add(1, 2)

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運行上面的代碼，我們可以看到在調用add函數時，會自動打印出函數的調用日志。

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**2. 認證和授權**

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在Web開發中，我們經常需要對用戶進行認證和授權。使用裝飾器可以方便地實現這個功能，而不需要在每個需要認證和授權的函數中都添加相同的代碼。

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`python

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def authenticate_decorator(func):

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def wrapper(*args, **kwargs):

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if not is_authenticated():

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return 'Not authenticated'

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return func(*args, **kwargs)

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return wrapper

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def authorize_decorator(roles):

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def decorator(func):

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def wrapper(*args, **kwargs):

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if not has_roles(roles):

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return 'Not authorized'

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return func(*args, **kwargs)

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return wrapper

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return decorator

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@authenticate_decorator

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@authorize_decorator(['admin'])

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def delete_user(user_id):

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# 刪除用戶的邏輯

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pass

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delete_user(1)

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在上面的例子中，authenticate_decorator裝飾器用于認證用戶是否已登錄，authorize_decorator裝飾器用于授權用戶是否擁有指定的角色。通過將這兩個裝飾器應用于delete_user函數，我們實現了對用戶進行認證和授權的功能。

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**3. 緩存**

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在一些計算密集型的任務中，我們經常需要使用緩存來提高計算效率。使用裝飾器可以方便地實現這個功能，而不需要修改原有的函數代碼。

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`python

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def cache_decorator(func):

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cache = {}

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def wrapper(*args, **kwargs):

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key = (args, tuple(sorted(kwargs.items())))

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if key in cache:

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return cache[key]

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result = func(*args, **kwargs)

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cache[key] = result

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return result

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return wrapper

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@cache_decorator

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def fibonacci(n):

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if n <= 1:

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return n

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return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

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fibonacci(10)

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在上面的例子中，cache_decorator裝飾器用于緩存函數的計算結果，以避免重復計算。通過將這個裝飾器應用于fibonacci函數，我們實現了對斐波那契數列的計算結果進行緩存的功能。

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**小結**

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通過使用裝飾器模式，我們可以方便地在不改變原有代碼的情況下，動態地添加功能或修改行為。裝飾器模式在Python中被廣泛使用，它能夠提高代碼的復用性和可讀性，同時也能夠減少代碼的重復。在實際開發中，我們可以使用裝飾器來實現日志記錄、認證和授權、緩存等功能。

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**相關問答**

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**Q1：裝飾器和繼承有什么區別？**

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A1：裝飾器和繼承都是實現代碼復用的方式，但它們的實現方式和應用場景有所不同。裝飾器通過包裝原有對象來添加額外的功能，而不需要修改原有對象的代碼。繼承則是通過創建一個新的類來繼承原有類的屬性和方法，并可以添加新的屬性和方法。裝飾器適用于在運行時動態地修改對象的行為，而繼承適用于在編譯時靜態地創建新的類。

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**Q2：可以同時應用多個裝飾器嗎？**

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A2：是的，可以同時應用多個裝飾器。當應用多個裝飾器時，裝飾器的執行順序是從下往上的，即從最后一個裝飾器開始執行，然后依次往上執行。這種執行順序可以通過在裝飾器函數定義前使用@符號來指定。

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**Q3：裝飾器可以傳遞參數嗎？**

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A3：是的，裝飾器可以接受參數。當裝飾器需要接受參數時，我們需要在裝飾器函數的外層再定義一層函數，用于接受參數并返回裝飾器函數。這樣，在使用裝飾器時，我們可以像調用普通函數一樣傳遞參數。

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**Q4：裝飾器可以取消應用嗎？**

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A4：是的，可以取消裝飾器的應用。我們可以通過在函數定義前不使用@符號來取消裝飾器的應用，從而恢復原函數的行為。我們也可以在裝飾器函數中根據某些條件來決定是否應用裝飾器，從而實現動態地取消裝飾器的應用。

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**Q5：裝飾器只能應用于函數嗎？**

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A5：不是，裝飾器不僅可以應用于函數，還可以應用于類和方法。當裝飾器應用于類時，它可以用于修改類的行為或添加額外的功能。當裝飾器應用于方法時，它可以用于修改方法的行為或添加額外的邏輯。

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