一文读懂Python装饰器|原理、语法、实战案例

def decorator(func):    # 内层wrapper：包装原函数    def wrapper(*args, **kwargs):        print("【执行前】扩展逻辑")        # 执行原始函数        res = func(*args, **kwargs)        print("【执行后】扩展逻辑")        return res    return wrapperdef hello(name):    print(f"Hello {name}")    return "完成"# 手动包装hello = decorator(hello)result = hello("小明")print(result)

def decorator(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        print("执行前")        res = func(*args, **kwargs)        print("执行后")        return res    return wrapper# 语法糖@decoratordef hello(name):    print(f"Hello {name}")hello("小明")

def decorator(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        return func(*args, **kwargs)    return wrapper@decoratordef add(a,b):    """计算两数之和"""    return a + bprint(add.__name__)print(add.__doc__)

from functools import wrapsdef decorator(func):    @wraps(func)  # 复制原函数元信息    def wrapper(*args, **kwargs):        return func(*args, **kwargs)    return wrapper@decoratordef add(a,b):    """计算两数之和"""    return a + bprint(add.__name__)    # addprint(add.__doc__)     # 计算两数之和

from functools import wraps# 第一层：接收装饰器参数def logger(level="INFO"):    # 第二层：接收原始函数    def decorator(func):        @wraps(func)        # 第三层：包装逻辑        def wrapper(*args, **kwargs):            print(f"[{level}] 调用函数：{func.__name__}")            res = func(*args, **kwargs)            print(f"[{level}] {func.__name__}执行结束")            return res        return wrapper    return decorator# 使用方式，需要加括号传参@logger(level="DEBUG")def calc(x):    return x * 2calc(10)

def deco1(func):    @wraps(func)    def wrapper(*args, **kwargs):        print("deco1 before")        res = func(*args, **kwargs)        print("deco1 after")        return res    return wrapperdef deco2(func):    @wraps(func)    def wrapper(*args, **kwargs):        print("deco2 before")        res = func(*args, **kwargs)        print("deco2 after")        return res    return wrapper@deco1@deco2def test():    print("原始函数执行")test()

import timefrom functools import wrapsdef timer(func):    @wraps(func)    def wrapper(*args, **kwargs):        start = time.perf_counter()        result = func(*args, **kwargs)        cost = time.perf_counter() - start        print(f"函数 {func.__name__} 耗时：{cost:.4f}s")        return result    return wrapper@timerdef slow_func():    time.sleep(0.5)slow_func()

from functools import wrapsdef retry(max_times=3):    def decorator(func):        @wraps(func)        def wrapper(*args, **kwargs):            times = 0            while times < max_times:                try:                    return func(*args, **kwargs)                except Exception as e:                    times += 1                    print(f"执行失败，重试{times}/{max_times}, err:{e}")            raise Exception("多次重试仍然失败")        return wrapper    return decorator@retry(max_times=2)def connect_db():    raise ConnectionError("数据库连接失败")

from functools import wrapsdef login_required(func):    @wraps(func)    def wrapper(user, *args, **kwargs):        if not user.get("is_login"):            return {"code":401, "msg":"请登录"}        return func(user, *args, **kwargs)    return wrapper@login_requireddef get_user_info(user):    return {"code":200, "data":user}print(get_user_info({"is_login":False}))

@property：把方法变成属性@staticmethod 静态方法@classmethod 类方法functools.lru_cache 缓存装饰器，递归优化神器