如何理解Python装饰器的底层原理？

Python装饰器本质上是一种特殊的函数，它们允许你在不修改原函数定义的情况下，增加额外的功能或修改其行为。装饰器的工作原理基于函数组合（function composition）的概念，它接收一个函数作为输入，并返回一个新的函数。

当你调用一个带有@decorator_name的函数时，实际上是调用了装饰器内部定义的新函数，这个新函数通常会先执行一些预处理操作（如记录日志、检查权限等），然后调用原始函数并可能修改返回值，最后再执行一些后处理操作。

具体来说，装饰器底层实现可以分解为以下几个步骤：
1. **定义装饰器函数**：这是接受其他函数作为参数的函数，它通常保存传入的函数对象，并进行必要的准备工作。

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 预处理逻辑
        result = func(*args, **kwargs)
        # 后处理逻辑
        return result
    return wrapper

2. **应用装饰器**：通过在要装饰的函数定义前加上`@decorator_name`来应用装饰器。

@decorator
def my_function():
    # 函数体
    pass

3. **实际调用**：当我们调用`my_function()`时，实际上是在调用`wrapper`函数，它包含了原始函数的行为和装饰器添加的功能。

相关问题

如何理解Python装饰器Decorator？

Python装饰器是一种函数，它可以接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。装饰器可以在不修改原始函数代码的情况下，为函数添加额外的功能或修改其行为。装饰器通常用于实现日志记录、性能分析、缓存、权限检查等功能。装饰器的语法使用@符号，将装饰器函数放在函数定义的上方。例如，@my_decorator def my_function(): pass。

python装饰器原理

Python装饰器本质上是特殊类型的函数，它们允许我们在不修改原函数源码的情况下，动态地增加或改变其行为。装饰器的工作原理基于函数组合（function composition）。当一个函数`@decorator`被应用到另一个函数`func`上时，实际上是这样执行的：

1. 定义装饰器函数，它接受一个函数作为输入参数(`fn`)。

   def decorater(fn):
       # 装饰器逻辑，如添加日志、计时等
       def wrapper(*args, **kwargs):
           # 执行原始函数前的操作
           result = fn(*args, **kwargs)
           # 执行后的操作
           return result
       return wrapper

2. 使用装饰器`@decorator`修改函数的行为。

   @decorator
   def function_to_decorate():
       # 函数体

举个例子，如果我们有一个装饰器用于测量函数运行时间：

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"{func.__name__} running time: {end_time - start_time} secs.")
        return result
    return wrapper

@timer
def linear_search():
    # ...搜索逻辑...

linear_search()  # 输出运行时间