Python装饰器深度解析：提升代码可读性与复用性

Python 装饰器（Decorator）是提升代码可读性与复用性的强大工具。无论是日志记录、权限校验、性能分析还是缓存机制，装饰器都能让你的代码更加优雅、简洁和高效。本文将深入解析 Python 装饰器的原理、常见用法、进阶技巧与最佳实践，助你写出更具专业水准的 Python 代码。

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目录

1. 装饰器的基本原理
2. 函数装饰器的常见用法
3. 带参数的装饰器
4. 类装饰器与方法装饰器
5. 装饰器的嵌套与组合
6. 进阶技巧：保留元信息与类型提示
7. 装饰器最佳实践
8. 总结

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装饰器的基本原理

装饰器本质上是一个高阶函数，即：以函数为参数并返回新函数的函数。它可以在不修改原始函数代码的前提下，动态地为其添加功能。

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('Before function call')
        result = func(*args, **kwargs)
        print('After function call')
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print('Hello, world!')

say_hello()

输出：

Before function call
Hello, world!
After function call

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函数装饰器的常见用法

1. 日志记录

import logging

def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info(f'Calling {func.__name__}')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

2. 权限校验

def require_admin(func):
    def wrapper(user, *args, **kwargs):
        if not user.is_admin:
            raise PermissionError('Admin required')
        return func(user, *args, **kwargs)
    return wrapper

3. 性能分析

import time

def timeit(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f'{func.__name__} took {end - start:.4f}s')
        return result
    return wrapper

4. 缓存机制

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fib(n):
    return n if n < 2 else fib(n-1) + fib(n-2)

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带参数的装饰器

带参数的装饰器需要再包一层函数：

def repeat(times):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(times):
                result = func(*args, **kwargs)
            return result
        return wrapper
    return decorator

@repeat(3)
def greet():
    print('Hello!')

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类装饰器与方法装饰器

类装饰器可以用于增强类的功能：

def singleton(cls):
    instances = {}
    def get_instance(*args, **kwargs):
        if cls not in instances:
            instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
        return instances[cls]
    return get_instance

@singleton
class Database:
    pass

方法装饰器与函数装饰器类似，但要注意 self 的传递：

def method_logger(func):
    def wrapper(self, *args, **kwargs):
        print(f'Calling {func.__name__} of {self}')
        return func(self, *args, **kwargs)
    return wrapper

class MyClass:
    @method_logger
    def foo(self):
        print('foo called')

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装饰器的嵌套与组合

多个装饰器可以叠加使用，执行顺序为自下而上：

@decorator_a
@decorator_b
def func():
    pass
# 等价于 func = decorator_a(decorator_b(func))

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进阶技巧：保留元信息与类型提示

装饰器会改变被装饰函数的元信息（如__name__, __doc__），推荐用 functools.wraps 保留原信息：

from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

对于类型提示，可以直接在装饰器和被装饰函数中添加 type hints。

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装饰器最佳实践

1. 始终使用 functools.wraps 保留函数元信息
2. 为装饰器编写单元测试，确保功能可复用且无副作用
3. 合理使用装饰器，避免过度嵌套导致调试困难
4. 利用标准库装饰器（如 @staticmethod, @classmethod, @property, @lru_cache）提升开发效率
5. 为装饰器添加类型提示和文档字符串

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总结

Python 装饰器让我们以声明式、可复用的方式增强函数和类的行为。掌握装饰器的原理与用法，不仅能提升代码的可读性和复用性，更能让你的 Python 项目更具专业水准。建议在实际开发中多加练习，灵活运用装饰器解决实际问题。