Python裝飾器詳解
Python裝飾器是一種強大的語法特性，它可以在不修改原函數代碼的情況下，為函數添加額外的功能。裝飾器可以理解為一個閉包，它將一個函數作為輸入，并返回一個新的函數作為輸出。這個新函數包裝了原函數，可以在調用原函數之前或之后執行一些額外的邏輯。
_x000D_裝飾器的語法比較簡潔，使用@符號將裝飾器函數放在被裝飾函數的定義之前。下面是一個簡單的裝飾器示例：
_x000D_`python
_x000D_def decorator(func):
_x000D_def wrapper(*args, **kwargs):
_x000D_# 在調用原函數之前執行的邏輯
_x000D_print("Before calling the function")
_x000D_result = func(*args, **kwargs)
_x000D_# 在調用原函數之后執行的邏輯
_x000D_print("After calling the function")
_x000D_return result
_x000D_return wrapper
_x000D_@decorator
_x000D_def my_function():
_x000D_print("Inside the function")
_x000D_my_function()
_x000D_ _x000D_上述代碼中，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。wrapper函數在調用原函數之前輸出"Before calling the function"，在調用原函數之后輸出"After calling the function"。使用@decorator將my_function函數應用了裝飾器。
_x000D_通過裝飾器，我們可以實現很多有用的功能，比如日志記錄、性能分析、輸入驗證等。下面是一些常見的裝飾器應用場景：
_x000D_**1. 日志記錄**
_x000D_`python
_x000D_import logging
_x000D_def log_decorator(func):
_x000D_def wrapper(*args, **kwargs):
_x000D_logging.info(f"Calling function {func.__name__}")
_x000D_result = func(*args, **kwargs)
_x000D_logging.info(f"Function {func.__name__} finished")
_x000D_return result
_x000D_return wrapper
_x000D_@log_decorator
_x000D_def my_function():
_x000D_print("Inside the function")
_x000D_my_function()
_x000D_ _x000D_上述代碼中，log_decorator裝飾器使用了Python內置的logging模塊，在調用原函數之前和之后分別記錄了日志信息。
_x000D_**2. 緩存結果**
_x000D_`python
_x000D_def cache_decorator(func):
_x000D_cache = {}
_x000D_def wrapper(*args, **kwargs):
_x000D_key = str(args) + str(kwargs)
_x000D_if key in cache:
_x000D_return cache[key]
_x000D_else:
_x000D_result = func(*args, **kwargs)
_x000D_cache[key] = result
_x000D_return result
_x000D_return wrapper
_x000D_@cache_decorator
_x000D_def fibonacci(n):
_x000D_if n <= 1:
_x000D_return n
_x000D_else:
_x000D_return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
_x000D_print(fibonacci(10))
_x000D_ _x000D_上述代碼中，cache_decorator裝飾器通過一個字典實現了結果的緩存，避免了重復計算。
_x000D_**3. 計時器**
_x000D_`python
_x000D_import time
_x000D_def timer_decorator(func):
_x000D_def wrapper(*args, **kwargs):
_x000D_start_time = time.time()
_x000D_result = func(*args, **kwargs)
_x000D_end_time = time.time()
_x000D_print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time} seconds")
_x000D_return result
_x000D_return wrapper
_x000D_@timer_decorator
_x000D_def my_function():
_x000D_time.sleep(1)
_x000D_print("Inside the function")
_x000D_my_function()
_x000D_ _x000D_上述代碼中，timer_decorator裝飾器使用了time模塊，計算了函數的執行時間。
_x000D_**問答擴展**
_x000D_**Q1: 裝飾器可以傳遞參數嗎？**
_x000D_A1: 是的，裝飾器可以接受參數。可以定義一個裝飾器工廠函數，它接受參數并返回一個裝飾器函數。下面是一個接受參數的裝飾器示例：
_x000D_`python
_x000D_def repeat(n):
_x000D_def decorator(func):
_x000D_def wrapper(*args, **kwargs):
_x000D_for _ in range(n):
_x000D_result = func(*args, **kwargs)
_x000D_return result
_x000D_return wrapper
_x000D_return decorator
_x000D_@repeat(3)
_x000D_def say_hello():
_x000D_print("Hello")
_x000D_say_hello()
_x000D_ _x000D_上述代碼中，repeat是一個裝飾器工廠函數，它接受一個參數n，返回一個裝飾器函數decorator。decorator函數接受一個函數作為參數，并返回一個新的函數wrapper。wrapper函數會重復調用原函數n次。
_x000D_**Q2: 能否同時應用多個裝飾器？**
_x000D_A2: 是的，可以同時應用多個裝飾器。多個裝飾器會按照從上到下的順序依次應用。例如：
_x000D_`python
_x000D_@decorator1
_x000D_@decorator2
_x000D_@decorator3
_x000D_def my_function():
_x000D_print("Inside the function")
_x000D_ _x000D_上述代碼中，my_function函數會先應用decorator3裝飾器，然后應用decorator2裝飾器，最后應用decorator1裝飾器。
_x000D_**Q3: 裝飾器是否會改變原函數的元數據？**
_x000D_A3: 裝飾器會改變原函數的元數據。在裝飾器中，通常會使用functools.wraps裝飾器來將原函數的元數據復制到新函數上。這樣做可以保留原函數的名稱、文檔字符串、參數簽名等信息。例如：
_x000D_`python
_x000D_import functools
_x000D_def decorator(func):
_x000D_@functools.wraps(func)
_x000D_def wrapper(*args, **kwargs):
_x000D_# ...
_x000D_return result
_x000D_return wrapper
_x000D_ _x000D_上述代碼中，functools.wraps裝飾器將wrapper函數的元數據設置為與原函數func相同。
_x000D_通過靈活運用裝飾器，我們可以提高代碼的可重用性和可維護性。裝飾器為我們提供了一種簡潔而強大的方式來修改函數行為，使得我們能夠專注于業務邏輯的實現。無論是日志記錄、性能分析還是輸入驗證，裝飾器都能幫助我們實現這些功能，使得代碼更加優雅和高效。
_x000D_
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