1.装饰器介绍

装饰器（Decorator）是 Python 中一种用于修改函数或类的行为的高级技术。装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为输入，并返回一个新的函数作为输出。通过使用装饰器，可以在不修改原始函数代码的情况下，添加额外的功能或修改函数的行为。

装饰器的用法如下：

定义装饰器函数：创建一个装饰器函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。
使用装饰器修饰函数：在要修饰的函数前面加上 @装饰器函数名的语法糖。
调用修饰后的函数：通过调用修饰后的函数来执行原始函数，并获得装饰器添加的额外功能或修改的行为。

1.1用函数的形式创建装饰器

下面是一个示例，展示了装饰器的用法：

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"调用函数：{func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"函数调用结束：{func.__name__}")
        return result
    return wrapper


# 使用装饰器修饰函数
@my_decorator
def add_numbers(a, b):
    return a+b


print(add_numbers(5, 6))

调用函数：add_numbers
函数调用结束：add_numbers
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1.2用类的形式创建装饰器

# 使用类作为装饰器
class my_decorator_class:
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self, *args: Any, **kwds: Any) -> Any:
        print(f'{self.func.__name__}被执行')
        ret = self.func(*args, **kwds)
        print(f'{self.func.__name__}执行完毕')
        return ret

# 使用装饰器修饰函数
@my_decorator_class
def add_numbers(a, b):
    return a+b

print(add_numbers(5, 6))

add_numbers被执行
add_numbers执行完毕
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这种方式使用类实现装饰器时，装饰器类的实例可以像函数一样被调用，因为它实现了 call() 方法。这使得装饰器类的用法与函数装饰器非常类似。

2.装饰器的应用

当谈到装饰器的应用时，以下是一些常见的示例：

2.1日志记录

class LOG_Decorator:
    def __init__(self, func) -> None:
        self.func = func

    def __call__(self, *args: Any, **kwds: Any) -> Any:
        print(f'{self.func.__name__}函数正在被执行...')
        ret = self.func(*args, **kwds)
        print(f'{self.func.__name__}函数执行完毕!')
        return ret


@LOG_Decorator
def log_test(a, b):
    return a+b


print(log_test(5, 6))

log_test函数正在被执行...
log_test函数执行完毕!
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在上述示例中，LOG_Decorator 装饰器用于添加日志记录功能。每次调用log_test函数时，都会在控制台打印函数的调用信息和结束信息。

2.2程序计时器

class TIME_Decorator:
    def __init__(self, func) -> None:
        self.func = func

    def __call__(self, *args: Any, **kwds: Any) -> Any:
        begin_time = time.time()
        ret = self.func(*args, **kwds)
        end_time = time.time()
        print(f'{self.func.__name__}函数执行的时间为:{(end_time-begin_time)*1000}ms')
        return ret


@TIME_Decorator
def time_test(count, a, b):
    total = 0
    for i in range(count):
        total += a*b
    return total


print(time_test(1000000, 5, 600))
print(time_test(2000000, 50, 60))

time_test函数执行的时间为:65.7963752746582ms
3000000000
time_test函数执行的时间为:132.7962875366211ms
6000000000

在上述示例中，TIME_Decorator 装饰器用于计算函数执行的时间。每次调用 time_test 函数时，都会在控制台打印函数的执行时间。

2.3缓存

class CACHE_Decorator:
    def __init__(self, func) -> None:
        self.func = func
        self.cache = {}

    def __call__(self, *args: Any, **kwds: Any) -> Any:
        if args in self.cache:
            return self.cache[args]
        else:
            ret = self.func(*args, **kwds)
            self.cache[args] = ret
            return ret


@CACHE_Decorator
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)


result = fibonacci(10)
print(f"结果：{result}")

在上述示例中，CACHE_Decorator 装饰器用于添加缓存功能，以提高斐波那契数列计算的效率。每次调用 fibonacci 函数时，都会检查是否已经计算过相同的参数，并从缓存中获取结果。如果没有缓存，则计算并将结果存储在缓存中，以供后续使用。

这些是装饰器的一些常见应用示例，通过装饰器可以轻松地为函数添加额外的功能或修改行为，提高代码的可读性和可维护性。装饰器的应用场景非常广泛，可以根据具体需求进行自定义。

AI Chen

python中装饰器decorator的用法及案例