Python装饰器与描述符实战：从基础到进阶

"这篇文章主要介绍了Python中的装饰器和描述符，包括它们的基础知识和进阶应用。作者通过自我总结的方式，分享了如何实现无参装饰器、有参装饰器、使用`functools.wraps`来保持原函数属性，以及`functiontools`模块在装饰器中的应用。此外，还探讨了装饰器链以及`property`、`staticmethod`和`classmethod`的源码分析。" 在Python中，装饰器是一种强大的工具，用于在不修改原始函数代码的情况下，添加额外的功能或修改函数行为。装饰器本质上是接收一个函数并返回一个新的函数的函数。 **装饰器基础** 1. **无参装饰器**： 假设我们需要在每次调用函数前打印一条消息，表示函数开始执行。无参装饰器可以通过定义一个接收函数作为参数的函数实现，然后在内部调用这个函数并添加额外的行为。使用`functools.wraps`能保持被装饰函数的元信息（如`__name__`, `__doc__`等）不变，使得装饰后的函数依然可读。 ```python from functools import wraps def NoParamDec(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print(f'{} function is starting'.format(func.__name__)) return func(*args, **kwargs) return wrapper @NoParamDec def foo1(): foo2() @NoParamDec def foo2(): pass foo1() ``` 2. **有参装饰器**： 如果需要根据不同的参数来改变装饰器的行为，我们可以创建有参装饰器。这通常涉及到接收额外参数的装饰器函数，这些参数可以在装饰器外部设置。 ```python def typeAssert(*args, **kwargs): deco_args = args deco_kwargs = kwargs def factor(func): # ... return factor @typeAssert('str', 'str', 'str') def foo(a, b, c): return a, b, c # 错误示例 try: foo('a', 2, ['b', 'd']) except TypeError as e: print(e) ``` **装饰器进阶** 装饰器可以链式使用，即一个函数可以被多个装饰器装饰，每个装饰器按照定义的顺序依次执行。同时，Python的内置类`property`、`staticmethod`和`classmethod`实际上也是装饰器的实例，它们可以改变函数的行为，例如将方法转换为属性、静态方法或类方法。 对于`property`、`staticmethod`和`classmethod`的源码分析，通常涉及对Python的面向对象特性有深入的理解，包括类的元类、方法绑定等概念。通过查看这些源码，开发者可以了解到Python如何实现这些高级特性，并学习如何自定义类似的装饰器。 装饰器和描述符是Python语言中非常重要的概念，它们极大地增强了代码的灵活性和可维护性。理解并熟练运用装饰器，可以帮助我们编写出更加优雅、高效的代码。