在Python中，装饰器是一种特殊的语法，用于修改或增强函数或类的功能。装饰器可以在不修改原始函数或类的情况下，通过包装函数或类来实现对其行为的改变。
装饰器的基本语法
装饰器使用@符号将装饰器函数或类放置在函数或类的定义之前。以下是装饰器的基本语法示例：
@decorator
def func(arg1, arg2):
# 函数体
@decorator
class MyClass:
# 类定义
装饰器的应用场景
1. 计时器
装饰器经常用于计时器，可以用来测量函数执行的时间。下面是一个简单的计时器装饰器示例：
import time
def timer(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"函数 {func.__name__} 执行时间为：{end_time - start_time} 秒")
return result
return wrapper
@timer
def my_function():
time.sleep(2)
my_function()
运行上述代码，会输出函数my_function的执行时间。
2. 缓存
装饰器还可用于实现缓存机制，以节省计算资源和时间。下面是一个简单的缓存装饰器示例：
def cache(func):
cached_results = {}
def wrapper(*args):
if args not in cached_results:
cached_results[args] = func(*args)
return cached_results[args]
return wrapper
@cache
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10)) # 打印结果为：55
在上述示例中，使用装饰器@cache来缓存函数fibonacci的计算结果。当需要计算相同的斐波那契数时，不需要重新计算，而是直接从缓存中获取。
3. 授权
装饰器还可以用于授权，即在执行函数之前进行权限检查。下面是一个简单的授权装饰器示例：
def login_required(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if is_logged_in():
return func(*args, **kwargs)
else:
raise Exception("用户未登录")
return wrapper
@login_required
def some_protected_function():
# 执行一些仅可被登录用户访问的操作
pass
在上述示例中，装饰器@login_required用于限制只有登录用户才能执行函数some_protected_function。
4. 日志记录
装饰器还可以用于记录函数的调用日志，方便调试和定位问题。下面是一个简单的日志记录装饰器示例：
def logger(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"调用函数 {func.__name__}，参数为 {args}, {kwargs}")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"函数 {func.__name__} 的返回结果为 {result}")
return result
return wrapper
@logger
def add(a, b):
return a + b
add(2, 3) # 打印结果为：调用函数 add，参数为 (2, 3)，{}；函数 add 的返回结果为 5
在上述示例中，装饰器@logger用于记录函数add的调用日志和返回结果。
总结
装饰器是Python中非常强大和灵活的特性。通过装饰器，我们可以在不修改原始函数或类的情况下，实现对其功能的改变或增强。在实际开发中，装饰器经常被用于实现计时器、缓存、授权、日志记录等功能。掌握装饰器的使用，可以使我们的代码更加优雅和易于维护。
本文来自极简博客，作者：云端之上，转载请注明原文链接：Python中的装饰器及其应用场景
