Python装饰器进阶技巧：揭秘未知姿势

"本文主要探讨了Python装饰器的多种使用方式，特别是一些可能不太为人所知的技巧，旨在帮助开发者更好地理解和应用装饰器。文章通过具体的代码示例进行了详细解释，适合正在学习或使用Python的读者进行参考学习。" 在Python编程中，装饰器是一种强大的工具，可以用于修改或增强函数、类等对象的功能，而无需改变它们原有的源代码。装饰器的核心在于，它们定义了一个新的函数，该函数接收并返回原函数，以便在执行原函数前后添加额外的操作。 ### 1. 获取被装饰函数的参数 装饰器能够访问并操作被装饰函数的参数。在示例中，`mydecorator`装饰器检查传入的`request`对象的`header`属性，如果其值为'spider'，则返回错误响应。这在Web开发中，用于防止爬虫的访问。如果不使用装饰器，需要将检查逻辑直接放入`request_page`函数中，这使得代码的可读性和复用性降低。装饰器则可以将这种通用的检查逻辑抽象出来，提高代码的组织结构。 ```python def mydecorator(func): def wrapped(*args, kwargs): print("进入装饰器") if args[0]['header'] == 'spider': print("code:400") return result = func(*args, kwargs) return result return wrapped @mydecorator def request_page(request): print("一个访问请求") print("返回了response") ``` ### 2. 装饰器的参数化 装饰器不仅可以接收被装饰的函数作为参数，还可以接收额外的参数，以增加灵活性。例如，我们可以创建一个计时装饰器，接受一个阈值参数，用于判断函数执行时间是否超过设定值： ```python def timer(threshold): def decorator(func): def wrapper(*args, kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, kwargs) end_time = time.time() elapsed_time = end_time - start_time if elapsed_time > threshold: print(f"警告：函数{func.__name__}执行时间超过{threshold}秒") return result return wrapper return decorator @timer(0.5) def slow_function(): time.sleep(1) ``` ### 3. 使用`functools.wraps` 在编写装饰器时，为了保留被装饰函数的元信息（如函数名、文档字符串等），可以使用`functools.wraps`。这样可以提高代码的可读性： ```python from functools import wraps def mydecorator(func): @wraps(func) def wrapped(*args, kwargs): # 装饰器的逻辑 return func(*args, kwargs) return wrapped ``` ### 4. 装饰器链 可以将多个装饰器串联起来，每个装饰器都处理不同的任务，例如日志、权限检查等： ```python @decorator1 @decorator2 def my_function(): pass ``` ### 5. 类装饰器 除了函数装饰器，Python还支持类装饰器。类装饰器通过`__call__`方法来调用被装饰的函数： ```python class MyDecorator: def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, kwargs): # 装饰器的逻辑 return self.func(*args, kwargs) @MyDecorator def some_function(): pass ``` 通过以上这些装饰器的使用方式，我们可以更高效地组织代码，提高代码的可维护性和复用性。在实际开发中，熟练掌握装饰器的运用，将使你的Python代码更加优雅。