Python 裝飾器函數(shù)(decoratots)全解析
是什么
裝飾器 = 一個(gè)函數(shù),它接收另一個(gè)函數(shù)作為參數(shù),并返回一個(gè)新的函數(shù)(通常通過(guò)閉包實(shí)現(xiàn))
本質(zhì)是高階函數(shù) + 閉包,用于在不修改原函數(shù)代碼的前提下,增強(qiáng)函數(shù)功能
Python 裝飾器(decorator)是一種以函數(shù) / 類(lèi)作為參數(shù)、并返回新函數(shù) / 類(lèi)的高階工具(springAop),
它可以在不修改被裝飾對(duì)象源碼和調(diào)用方式的前提下,為其添加額外功能(如日志、計(jì)時(shí)、權(quán)限校驗(yàn)等)。
補(bǔ)充一句通俗理解:
裝飾器就像給函數(shù) / 類(lèi) “穿一件外套”,外套自帶額外功能,不改變衣服本身,卻能讓衣服擁有新的特性。
Spring的前置后置通知
裝飾器的語(yǔ)法使用 @decorator_name 來(lái)應(yīng)用在函數(shù)或方法上。
Python 還提供了一些內(nèi)置的裝飾器,比如 @staticmethod 和 @classmethod,用于定義靜態(tài)方法和類(lèi)方法。
能干嘛
日志記錄: 裝飾器可用于記錄函數(shù)的調(diào)用信息、參數(shù)和返回值。
性能分析: 可以使用裝飾器來(lái)測(cè)量函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間。
權(quán)限控制: 裝飾器可用于限制對(duì)某些函數(shù)的訪問(wèn)權(quán)限。
緩存: 裝飾器可用于實(shí)現(xiàn)函數(shù)結(jié)果的緩存,以提高性能。
函數(shù)裝飾器完整工作流程
綁定(傳入原函數(shù))→ 定義包裝(封裝額外功能)→ 替換(返回包裝函數(shù))→ 調(diào)用(執(zhí)行包裝邏輯 + 原函數(shù)邏輯)
案例代碼
"""
裝飾器(decorators)是 Python 中的一種高級(jí)功能,它允許你動(dòng)態(tài)地修改函數(shù)或類(lèi)的行為。
裝飾器是一種函數(shù),它接受一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)并返回一個(gè)新的函數(shù)或修改原來(lái)的函數(shù)。
本質(zhì)上是一個(gè)接收函數(shù)作為輸入并返回一個(gè)新的包裝過(guò)后的函數(shù)的對(duì)象。
"""
# 1 基礎(chǔ)使用
# my_decorator 是一個(gè)裝飾器函數(shù),它接受say_hello函數(shù)作為參數(shù)并返回 wrapper 函數(shù)。
def my_decorator(original_function):
def wrapper():
print("在原函數(shù)之前執(zhí)行")
original_function()
print("在原函數(shù)之后執(zhí)行")
return wrapper
# my_decorator注解將 say_hello 替換為 wrapper
@my_decorator
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
print("*" * 10)
# 2 帶參數(shù)的裝飾器
def my_decorator_v2(original_function):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("在原函數(shù)之前執(zhí)行")
original_function(*args, **kwargs)
print("在原函數(shù)之后執(zhí)行")
return wrapper
@my_decorator_v2
def say_bye(name):
print(f"Hello, {name}!")
say_bye("李四")
import time
# 步驟1:定義裝飾器函數(shù)(接收被裝飾的函數(shù)作為參數(shù))
def timer_decorator(original_function):
# 步驟2:定義嵌套的包裝函數(shù)(封裝額外功能,調(diào)用原函數(shù))
def wrapper():
# 額外功能:記錄開(kāi)始時(shí)間
start_time = time.time()
print("在原函數(shù)之前執(zhí)行")
# 調(diào)用被裝飾的原函數(shù),保留其核心功能
result = original_function()
print("在原函數(shù)之后執(zhí)行")
# 額外功能:計(jì)算并打印耗時(shí)
end_time = time.time()
print(f"函數(shù) {original_function.__name__} 執(zhí)行耗時(shí):{end_time - start_time:.6f} 秒")
# 返回原函數(shù)的執(zhí)行結(jié)果,保證被裝飾函數(shù)的返回值不丟失
return result
# 步驟3:返回包裝函數(shù)(而非直接執(zhí)行,保留包裝邏輯供后續(xù)調(diào)用)
return wrapper
# 步驟4:定義被裝飾的目標(biāo)函數(shù)(核心業(yè)務(wù)邏輯)
def my_business_func():
time.sleep(0.5) # 模擬耗時(shí)操作
print("核心業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行完成")
return "執(zhí)行成功"
# 步驟5:手動(dòng)應(yīng)用裝飾器
my_business_funcVar = timer_decorator(my_business_func)
print(my_business_funcVar)
# 調(diào)用裝飾后的函數(shù)
result = my_business_funcVar()
print("函數(shù)返回值:", result)
def timer_decorator(original_function):
# 包裝函數(shù)添加 *args 和 **kwargs,兼容任意參數(shù)
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
# 調(diào)用原函數(shù)時(shí)傳入?yún)?shù),保證核心邏輯正常執(zhí)行
result = original_function(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"函數(shù) {original_function.__name__} 執(zhí)行耗時(shí):{end_time - start_time:.6f} 秒")
return result
return wrapper
@timer_decorator
def my_business_func(name, age=20):
time.sleep(0.5)
print(f"核心業(yè)務(wù)邏輯:姓名{name},年齡{age}")
return f"{name} 業(yè)務(wù)執(zhí)行成功"
# 帶參數(shù)調(diào)用,裝飾器正常工作
result = my_business_func("張三", age=25)
print("函數(shù)返回值:", result)多層裝飾器
def log(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Log: {func.__name__}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def timer(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
print(f"Timer: {time.time() - start:.4f}s")
return result
return wrapper
@log
@timer
def add(a, b):
return a + b
add(3, 4) # 先執(zhí)行 log,再執(zhí)行 timer?? 執(zhí)行順序:
裝飾器從下往上應(yīng)用(@log先于@timer被寫(xiě),但實(shí)際執(zhí)行時(shí)timer先包裹add,然后log包裹timer的返回值)
到此這篇關(guān)于Python 裝飾器函數(shù)(decoratots) 學(xué)習(xí)筆記的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 裝飾器函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
- Python閉包裝飾器綜合案例解析
- Python之@cache裝飾器的使用及說(shuō)明
- Python?@dataclass裝飾器舉例詳解
- 深度解析Python裝飾器常見(jiàn)用法與進(jìn)階技巧
- Python裝飾器之類(lèi)裝飾器詳解
- Python?中的裝飾器實(shí)現(xiàn)函數(shù)的緩存(場(chǎng)景分析)
- Python裝飾器實(shí)現(xiàn)函數(shù)運(yùn)行時(shí)間的計(jì)算
- python裝飾器相當(dāng)于函數(shù)的調(diào)用方式
- python函數(shù)裝飾器之帶參數(shù)的函數(shù)和帶參數(shù)的裝飾器用法示例
相關(guān)文章
Python設(shè)計(jì)模式中單例模式的實(shí)現(xiàn)及在Tornado中的應(yīng)用
這篇文章主要介紹了Python設(shè)計(jì)模式中單例模式的實(shí)現(xiàn)及在Tornado中的應(yīng)用,講解了單例模式用于設(shè)計(jì)Tornado框架中的線程控制方面的相關(guān)問(wèn)題,需要的朋友可以參考下2016-03-03
Python實(shí)現(xiàn)Markdown格式消除工具
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何使用?Python?和?PyQt5?庫(kù)來(lái)創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單易用的?Markdown?格式消除工具,并且支持實(shí)時(shí)預(yù)覽和文件保存功能,需要的可以了解下2025-02-02
Python循環(huán)中else,break和continue的用法實(shí)例詳解
這篇文章主要介紹了Python循環(huán)中else,break和continue的用法,結(jié)合實(shí)例形式詳細(xì)分析了Python for循環(huán)、while循環(huán)中else,break和continue的功能、用法及相關(guān)操作注意事項(xiàng),需要的朋友可以參考下2019-07-07
Python中Tensorflow無(wú)法調(diào)用GPU問(wèn)題的解決方法
文章詳解如何解決TensorFlow在Windows無(wú)法識(shí)別GPU的問(wèn)題,需降級(jí)至2.10版本,安裝匹配CUDA?11.2和cuDNN?8.9.7,配置環(huán)境變量,并正確安裝TensorFlow?CPU版以確保GPU支持,需要的朋友可以參考下2025-06-06
Python操作Excel超鏈接(網(wǎng)頁(yè),文件,工作表和圖片)的完整教學(xué)
本文將介紹如何使用 Python 操作 Excel 超鏈接,包括添加網(wǎng)頁(yè)鏈接、郵箱鏈接、外部文件鏈接、工作簿內(nèi)部鏈接、圖片超鏈接,以及如何修改、刪除超鏈接,最后還會(huì)通過(guò)一個(gè)完整示例演示如何自動(dòng)生成帶導(dǎo)航目錄的 Excel 報(bào)表,有需要的可以了解下2026-05-05
Python的Django框架中settings文件的部署建議
這篇文章主要介紹了Python的Django框架中settings文件的部署建議,包括對(duì)local_settings的弊病的一些簡(jiǎn)單分析,需要的朋友可以參考下2015-05-05
tensorflow模型的save與restore,及checkpoint中讀取變量方式
這篇文章主要介紹了tensorflow模型的save與restore,及checkpoint中讀取變量方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2020-05-05
從入門(mén)到避坑解析Python FastAPI定時(shí)任務(wù)全攻略
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python FastAPI實(shí)現(xiàn)定時(shí)任務(wù)的相關(guān)方法,文中的示例代碼講解詳細(xì),感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下2026-02-02

