【Python】装饰器相关知识点

1. 闭包基础

知识点：

闭包：由内外函数构成。外函数返回内函数，而内函数引用了外函数的变量，从而实现“闭包”效果，保证局部变量在函数调用结束后依然被保存。

代码示例：

def outer():x = 500  # 外函数变量def inner():y = 200return x + y  # 内函数引用了外部变量 xreturn inner  # 返回内函数本身，而非调用# 使用闭包
func = outer()
print("闭包返回结果：", func())

函数实现装饰器

2. 装饰器基础

知识点：

装饰器：本质上是一种闭包，用于在不修改原函数代码的前提下，动态地为函数添加额外功能。下面示例中定义了一个 costTime 装饰器，用于统计函数执行时间。

代码示例：

import timedef costTime(func):print("执行了costTime函数")  # 装饰器在装饰时会执行一次def inner(*args, **kwargs):start = time.time()result = func(*args, **kwargs)  # 调用原函数end = time.time()print(f"执行{func.__name__}花了{end - start}s")return resultreturn inner@costTime  # 等价于 add = costTime(add)
def add(a, b):time.sleep(1)  # 模拟耗时操作return a + bprint("add(1, 2) =", add(1, 2))

注意： 使用装饰器后，原函数 add 实际上变成了 inner 函数，元数据（如函数名）会发生变化。

3. 保留原函数元数据

知识点：

为了避免装饰器覆盖原函数的元数据（例如 __name__、__doc__），可以使用 functools.wraps 装饰内层函数，使得原函数的元数据得以保留。

代码示例：

import time
from functools import wrapsdef costTime(func):print("执行了costTime函数")@wraps(func)def inner(*args, **kwargs):start = time.time()result = func(*args, **kwargs)end = time.time()print(f"执行{func.__name__}花了{end - start}s")return resultreturn inner@costTime
def add(a, b):"""求两个数的和"""time.sleep(1)return a + bprint("add(1, 2) =", add(1, 2))
print("函数名称：", add.__name__)
print("函数文档：", add.__doc__)

4. 带参数的装饰器

知识点：

带参数的装饰器：需要使用三层函数来实现。最外层函数接收装饰器参数，中间层函数接收原函数，最内层函数完成对原函数的调用以及附加功能。

代码示例：

import timedef deco(name="root"):# 最外层函数，接收装饰器参数def costTime(func):# 中间层，接收原函数def inner(*args, **kwargs):start = time.time()result = func(*args, **kwargs)end = time.time()print(f"执行{func.__name__}花了{end - start}s")print(f"传递的参数为：{name}")return resultreturn innerreturn costTime@deco(name="admin")
def add(a, b):time.sleep(1)return a + bprint("add(1, 2) =", add(1, 2))

1. 闭包与装饰器基本原理

闭包概念
- 闭包由外部函数和内部函数构成。内部函数可以访问外部函数的局部变量，即使外部函数已执行完毕。
装饰器本质
- 装饰器利用闭包特性，在不修改原函数代码的情况下，为其添加额外功能，如日志记录、性能计时、权限验证等。
- 装饰器在定义时会先执行外层逻辑（例如打印提示），而返回的内部包装函数在调用时添加附加操作，再调用原函数。

2. 装饰器基础写法

装饰器函数通常接收一个函数作为参数，并返回一个新的包装函数。
包装函数内通常先执行预处理逻辑（如记录开始时间），再调用原函数，最后执行后续操作（如计算耗时、打印结果）。
这种模式实现了对原函数功能的无侵入式扩展。

3. 保留原函数元数据

使用装饰器后，包装函数会覆盖原函数的名称、文档字符串等元数据。
为了保留这些信息，可以使用 functools.wraps 装饰包装函数，使得包装函数复制原函数的元数据。

4. 带参数的装饰器

带参数的装饰器需要通过三层函数嵌套实现：
- 最外层函数：接收装饰器参数，用于动态配置装饰行为。
- 中间层函数：接收原函数，并返回包装函数。
- 最内层函数：在调用原函数前后添加额外逻辑，同时传递所有参数。
这种结构使装饰器可以灵活地根据传入参数调整附加功能。

5. 总结

装饰器是 Python 中一种强大的功能扩展机制，基于高阶函数和闭包实现。
常见应用场景包括性能统计、日志记录、缓存、权限控制等。
设计装饰器时，注意保留原函数元数据（使用 functools.wraps）和正确处理参数传递问题。
带参数的装饰器结构虽然稍复杂，但能够大幅提升装饰器的灵活性和可配置性。
以下是关于使用类方法实现装饰器以及魔术方法__call__的学习笔记：

类实现装饰器

1. 使用类实现装饰器

在Python中，装饰器通常用于在不修改原函数代码的情况下，给函数增加额外的功能。除了使用函数实现装饰器外，还可以通过类来实现。这需要在类中实现__call__方法，使其实例化对象变为可调用对象，类似于函数。

示例：

import timeclass DecoClass:def __init__(self, func):self.func = funcdef __call__(self, *args, **kwargs):start = time.time()result = self.func(*args, **kwargs)end = time.time()print(f"执行{self.func.__name__}花了{end - start}s")return result@DecoClass  # 等同于：add = DecoClass(add)
def add(a, b):time.sleep(1)return a + bprint(add(1, 2))

说明：

DecoClass类的__init__方法接收一个函数作为参数，并将其赋值给实例变量self.func。
__call__方法使得类的实例对象可以像函数一样被调用。在调用时，记录函数执行前后的时间，并计算执行时间。
使用@DecoClass语法糖，将add函数装饰，使其在调用时自动计算并输出执行时间。

2. 带参数的装饰器类实现

有时，我们希望装饰器本身也能接受参数。这可以通过在类的__init__方法中接收装饰器参数，并在__call__方法中再定义并返回一个内部函数来实现。

示例：

import timeclass DecoClass:def __init__(self, name):self.name = namedef __call__(self, func):def inner(*args, **kwargs):start = time.time()result = func(*args, **kwargs)end = time.time()print(f"执行{func.__name__}花了{end - start}s")return resultreturn inner@DecoClass(name="admin")  # 等同于：add = DecoClass(name="admin")(add)
def add(a, b):time.sleep(1)return a + bprint(add(1, 2))

说明：

DecoClass类的__init__方法接收装饰器参数name，并将其赋值给实例变量self.name。
__call__方法接收一个函数func作为参数，并定义一个内部函数inner，用于包装原函数的执行，并计算其执行时间。
使用@DecoClass(name="admin")语法糖，将add函数装饰，使其在调用时自动计算并输出执行时间。

3. 魔术方法__call__

__call__是Python中的一种魔术方法，使得类的实例对象可以像函数一样被调用。通过在类中实现__call__方法，可以定义实例对象被调用时的行为。这在实现装饰器、回调函数等场景中非常有用。

示例：

class MyCallable:def __init__(self, value):self.value = valuedef __call__(self, increment):self.value += incrementprint(f"Value is now {self.value}")obj = MyCallable(10)
obj(5)  # 输出：Value is now 15