Python装饰器高级技巧：日志与函数增强

"Python装饰器高级用法详解，包括装饰器的基本概念、应用场景以及如何实现通用的装饰器功能" 在Python编程语言中，装饰器是一种强大的工具，它允许开发者修改或增强已有函数的功能，而无需直接改动这些函数的源代码。装饰器本质上是Python的函数，可以接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。在代码中，我们通常使用`@decorator`的形式来应用装饰器。 在描述的场景中，我们探讨了如何使用装饰器来添加日志功能。最初，当有多个函数需要在执行前后打印日志时，我们需要在每个函数中重复编写日志代码，这显然违反了代码复用的原则。为了解决这个问题，我们可以采用函数包装的方式，创建一个新的函数来包含日志逻辑并调用原始函数。例如： ```python def smart_work_bar(data): logging.info('begincall:work_bar') work_bar(data) logging.info('calldoen:work_bar') ``` 然而，这样的方法并不通用，如果有很多函数都需要类似的功能，我们就需要为每个函数创建一个包装函数。这时，装饰器就派上用场了。我们可以创建一个闭包（closure）作为装饰器，如以下所示： ```python import functools def log_call(func): @functools.wraps(func) def proxy(*args, **kwargs): logging.info(f'begincall:{func.__name__}') result = func(*args, **kwargs) logging.info(f'calldone:{func.__name__}') return result return proxy ``` 在这个装饰器中，`log_call`接收一个函数`func`作为参数，然后定义了一个内部函数`proxy`，`proxy`负责执行日志操作和调用原函数。`functools.wraps`是为了保留原函数的元信息，如函数名和文档字符串。现在，我们可以将这个装饰器应用于任何需要日志功能的函数： ```python @log_call def work_bar(data): pass @log_call def work_foo(data): pass ``` 通过这种方式，`work_bar`和`work_foo`在执行时都会自动添加日志，实现了代码的复用和功能的增强。装饰器的这种特性使得它在许多场合下都非常有用，比如性能测试、权限控制、缓存管理等。 总结来说，Python装饰器是实现代码复用和模块化设计的重要手段。通过学习和掌握装饰器的高级用法，开发者能够更加优雅地处理复杂的业务逻辑，提高代码的可读性和可维护性。在实际开发中，应充分利用装饰器来简化代码，提升程序质量。