Python装饰器：功能扩展与函数注册实战

"这篇文档是关于Python装饰器在不同应用场景中的使用代码总结，主要涵盖了装饰器如何用于附加功能、函数注册以及类型检查和用户验证等场景。" 在Python编程中，装饰器是一种强大的工具，可以扩展函数或方法的功能，而无需修改其源代码。以下是对这些应用场景的详细说明： 1. **附加功能**： - **数据清理或添加**：装饰器可以用于在调用函数前后执行额外的操作，例如`@require_ints`装饰器可以用于验证函数的参数必须是整数类型，防止非法输入。类似地，装饰器也可以用于数据格式转换，如将函数返回的字典转换为JSON或YAML格式，方便数据传输。 - **模拟数据**：使用`mock.patch`装饰器可以在测试中替换真实的函数或对象，提供模拟数据，确保测试环境与生产环境的独立性。 2. **函数注册**： - **任务注册**：装饰器可以用于在任务调度系统中注册函数，确保函数在特定时刻被调用执行任务。 - **信号处理器**：装饰器可以用来注册一个函数作为信号处理器，当特定的系统信号发生时，该函数会被自动执行。 3. **函数注册表**： - **简单注册表**：通过定义一个列表`funcs`并创建`register`装饰器，可以将函数添加到列表中。这样，所有标记为`@register`的函数都会被自动添加到列表，方便后续调用。例如，`a`和`b`函数都通过装饰器注册，可以方便地获取并执行它们。 - **注册表隔离**：通过创建一个`Registry`类，每个实例可以维护自己的函数列表，实现不同的注册表隔离。`r1`和`r2`是两个独立的注册表实例，可以分别注册不同的函数。 4. **执行时封装代码**： 装饰器可以用于在函数执行时动态插入额外的逻辑。例如，可以创建一个装饰器来确保函数只接收特定类型的参数，这可以通过`functools.wraps`保持原始函数元信息，并在内部进行类型检查。 5. **类型检查**： `require_ints`装饰器就是一个例子，它检查传入的所有参数是否都是整数类型。如果发现非整数参数，它会抛出`TypeError`。 6. **用户验证**： 装饰器也可以用于用户验证。例如，可以创建一个`User`类，并使用装饰器验证用户登录时提供的用户名和电子邮件是否有效。 装饰器的强大在于它们允许程序员在不改变原有函数代码的情况下，增加新的功能或者修改原有行为。这种高阶函数的使用使得代码更加模块化，易于维护和扩展。在Python中，装饰器是实现元编程的一种常见方式，广泛应用于日志记录、性能统计、缓存、权限控制等多个领域。