5分钟学会一个面试小知识:Python装饰器

1. 装饰器的本质

在 Python 中，函数是对象，可以作为参数传递给另一个函数，也可以作为另一个函数的返回值。

装饰器的本质就是一个高阶函数： 它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。

2. 从零构建一个装饰器

假设我们有一个核心业务函数 process_data ，现在需要增加 “记录函数执行时间” 的功能，但我们不能直接修改process_data 的内部代码。

因此我们可以定义一个timer函数，它接收目标函数func，在内部定义一个wrapper函数来执行计时逻辑，最后返回这个wrapper。

import time

def timer(func):
# 定义内部包装函数
def wrapper():
        start_time = time.time()
        func()  # 执行原函数
        end_time = time.time()
print(f"执行耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")

return wrapper  # 返回新的函数对象

# 业务函数（无参数）
def process_data():
    time.sleep(1)
print("基础数据处理完成")

# 手动调用装饰器
process_data = timer(process_data)
process_data()

3. 使用语法糖  @

Python 提供了 @ 符号作为语法糖，自动处理上述的赋值过程。将 @timer 放在函数定义之前，等同于执行了 process_data = timer(process_data) 。

@timer
def process_data():    
    time.sleep(1)    
print("数据处理完成")

process_data()

4. 解决参数传递问题

上面的例子有一个缺陷：它只能装饰不需要参数的函数。

随着业务迭代，我们的 process_data 变得更复杂，需要接收参数（例如数据内容和处理延迟）。如果直接使用上面的 timer ，代码会因为 wrapper 不接受参数而报错。

为了让装饰器具有通用性，我们需要在 wrapper 中使用 *args 和 **kwargs 来接收任意参数，并透传给原函数。

def timer(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
# 将接收到的所有参数原封不动地传给原函数
        result = func(*args, **kwargs) 
        end_time = time.time()
print(f"[{func.__name__}] 执行耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
return result # 确保原函数的返回值被透传
return wrapper

# 升级后的业务函数：包含参数和返回值
@timer
def process_data(content, delay=0.5):
    time.sleep(delay)
return f"成功处理数据: {content}"

# 调用验证
print(process_data("User_Logs", delay=1.2))

5. 完善元数据 ( functools.wraps )

当你打印被装饰后的  process_data.__name__ 时，你会发现它变成了 wrapper ，而不是  process_data 。这在调试、生成文档或使用某些依赖元数据的框架时会造成困扰。

Python 标准库提供了 functools.wraps 装饰器，专门用于将原函数的元数据（如函数名、文档字符串）复制到 wrapper 函数上。

最终代码：

import time
from functools import wraps

def timer(func):
    @wraps(func)  # 核心步骤：保留原函数元数据
def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
print(f"[{func.__name__}] 执行耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
return result
return wrapper

@timer
def process_data(content, delay=0.5):
"""模拟核心业务逻辑处理"""
    time.sleep(delay)
return f"成功处理数据: {content}"

# 验证元数据
print(f"函数名: {process_data.__name__}")  # 输出: process_data
print(f"文档: {process_data.__doc__}")     # 输出: 模拟核心业务逻辑处理

总结

关于装饰器，只需掌握以下三个关键点：

1. 定义：装饰器是一种在不改变原函数代码和调用方式的前提下，为其增加新功能的语法糖。

2. 作用：在不修改源码的情况下，实现日志、权限校验、缓存等切面功能。

3. 规范：必须使用 *args, **kwargs 处理参数，并使用 @wraps 保留原函数元数据。