装饰器怎么写？

访客 python案例 2026-06-05 23:48:16 1

本文目录导读：

目录导读
什么是装饰器？
装饰器怎么写？——三步构建法
实战场景：4个立刻能用的装饰器
进阶技巧
常见问答（Q&A）
SEO与搜索引擎优化技巧

装饰器怎么写？手把手教你从零掌握Python高阶技巧

目录导读

什么是装饰器？——核心定义与生活类比
装饰器怎么写？——基础语法与三步构建法
实用场景——日志、权限、缓存、计时
进阶技巧——带参数装饰器、多个装饰器叠加
常见问答——新手最易混淆的4个问题
SEO优化建议——代码演示与搜索引擎友好技巧

什么是装饰器？

定义：装饰器是一个接受函数作为参数并返回新函数（或类）的可调用对象，它允许你在不修改原函数代码的情况下，为函数添加额外功能。

生活类比：你想给手机加一个保护壳——手机本身的功能不变（打电话、发微信），但壳子提供了防摔、美观的附加价值，装饰器就是那个“壳子”，原函数是“手机”。

核心公式：

@decorator
def original_func():
    pass
# 等价于：original_func = decorator(original_func)

装饰器怎么写？——三步构建法

Step1：定义外层函数（接收原函数）

def my_decorator(func):

Step2：定义内层函数（包裹逻辑）

def wrapper(*args, **kwargs):
    # 在调用原函数前添加新功能
    print("执行前：记录日志")
    result = func(*args, **kwargs)  # 调用原函数
    # 在调用原函数后添加新功能
    print("执行后：统计耗时")
    return result

Step3：返回内层函数

return wrapper

完整示例：

def timer_decorator(func):
    import time
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"{func.__name__} 耗时 {end-start:.2f} 秒")
        return result
    return wrapper
@timer_decorator
def slow_function():
    sum([i**2 for i in range(1000000)])
slow_function()  # 输出：slow_function 耗时 0.15 秒

关键点：

使用*args, **kwargs确保通用性
保留return result防止原函数返回值丢失
可通过functools.wraps保留原函数元信息（后文详述）

实战场景：4个立刻能用的装饰器

日志记录

def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"[INFO] 调用 {func.__name__}, 参数={args},{kwargs}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

权限验证（模拟）

def require_auth(user_role):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if user_role != "admin":
                raise PermissionError("权限不足")
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator
@require_auth("admin")
def delete_user(user_id):
    print(f"删除用户 {user_id}")

缓存计算结果（性能提升）

def cache_decorator(func):
    from functools import lru_cache
    return lru_cache(maxsize=128)(func)
# 等价于：@lru_cache(maxsize=128) 写在函数上

重试机制（稳定调用）

def retry(max_attempts=3):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for i in range(max_attempts):
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except Exception as e:
                    print(f"第{i+1}次失败: {e}")
                    continue
            raise Exception("超过最大重试次数")
        return wrapper
    return decorator

进阶技巧

保留原函数元信息（忘记会踩坑！）

from functools import wraps
def my_decorator(func):
    @wraps(func)  # 这条是关键
    def wrapper(*args, **kwargs):
        """这是一个wrapper"""
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper
@my_decorator
def hello():
    """原始函数说明"""
    pass
print(hello.__name__)  # 输出：hello（如果不加@wraps，会输出wrapper）
print(hello.__doc__)   # 输出：原始函数说明

多个装饰器叠加（执行顺序从下往上）

@log_decorator
@timer_decorator
def compute():
    return 42
# 执行效果：先计时，再打印日志（因为第一个套在最外层）

类装饰器（使用call）

class CountCalls:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.count = 0
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.count += 1
        print(f"调用次数: {self.count}")
        return self.func(*args, **kwargs)
@CountCalls
def say_hello():
    print("Hello!")
say_hello()  # 调用次数: 1
say_hello()  # 调用次数: 2