Python之通用装饰器

通用装饰器是Python中一种灵活、可复用的装饰器，可以在不修改被装饰函数源代码的情况下，为函数提供额外的功能。本文将从多个方面详细介绍Python之通用装饰器。

一、装饰器基础

1、装饰器概述

装饰器是Python中的一种高级编程技巧，用于在不改变被装饰对象源代码的情况下，为其添加额外的功能。装饰器本质上是一个返回函数的函数，它接受一个待装饰的函数作为参数，并返回一个新的函数。

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 在调用被装饰函数之前的操作
        # ...
        result = func(*args, **kwargs)
        # 在调用被装饰函数之后的操作
        # ...
        return result
    return wrapper

@decorator
def my_func():
    # 被装饰函数的代码
    # ...
    return result

my_func()

2、装饰器的应用场景

装饰器可以应用在很多场景中，例如：

– 记录函数的执行日志

– 统计函数的执行时间

– 检查函数的参数

– 缓存函数的计算结果

– 验证用户的权限

等等。

二、装饰器的实现方式

1、无参数装饰器

无参数装饰器是最简单的装饰器形式，它的实现方式如下：

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 装饰器逻辑
        # ...
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@decorator
def my_func():
    # 被装饰函数的代码
    # ...
    return result

my_func()

2、带参数的装饰器

带参数的装饰器可以根据传入的参数来设置不同的装饰器行为，它的实现方式如下：

def decorator_with_args(arg1, arg2):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            # 带参数的装饰器逻辑
            # ...
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@decorator_with_args(arg1, arg2)
def my_func():
    # 被装饰函数的代码
    # ...
    return result

my_func()

三、装饰器的进阶应用

1、缓存装饰器

缓存装饰器可以用于缓存函数的计算结果，避免重复计算的性能损耗，它的实现方式如下：

def cache(func):
    memo = {}
    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = (*args, frozenset(kwargs.items()))
        if key not in memo:
            memo[key] = func(*args, **kwargs)
        return memo[key]
    return wrapper

@cache
def fibonacci(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

fibonacci(10)

2、日志装饰器

日志装饰器可以用于记录函数的执行日志，方便调试和排查问题，它的实现方式如下：

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function {func.__name__} with args {args} and kwargs {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Function {func.__name__} returned {result}")
        return result
    return wrapper

@logger
def add(a, b):
    return a + b

add(2, 3)

以上仅为装饰器的部分应用场景，装饰器的灵活性和可复用性使得它成为Python中重要的编程技巧之一。

通过本文的介绍，相信读者对Python之通用装饰器有了更深入的了解，并可以灵活运用装饰器来解决实际问题。