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文章标题：如何在 Python 中创建自定义装饰器？
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在Python中，创建自定义装饰器是一项强大而灵活的技术，它允许你在不修改原有函数代码的情况下，为函数添加新的功能。装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数（或者原函数的某种修改版）。这种技术在许多场景下都非常有用，比如日志记录、性能测试、权限校验等。接下来，我们将深入探讨如何在Python中创建和使用自定义装饰器，并在这个过程中自然地融入“码小课”的概念，以提供一个更加实用和深入的学习体验。

1. 理解装饰器的基本概念

在深入探讨如何创建装饰器之前，我们先来理解一下装饰器的基本概念和原理。装饰器允许你以声明式的方式修改或增强函数的功能。假设你有一个函数my_function()，你希望在不改变其内部代码的情况下，增加一些额外的功能（比如打印调用日志）。这时，你可以定义一个装饰器my_decorator，然后用它来“装饰”my_function。

装饰器的语法非常简洁，通常使用@符号来应用。例如：

@my_decorator
def my_function():
    print("Hello, world!")

这等价于：

def my_function():
    print("Hello, world!")

my_function = my_decorator(my_function)

2. 创建一个简单的装饰器

首先，我们从创建一个简单的装饰器开始，这个装饰器将在函数调用前后打印日志信息。

def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling {func.__name__} with args: {args} and kwargs: {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"{func.__name__} returned {result}")
        return result
    return wrapper

@log_decorator
def add(x, y):
    return x + y

# 调用add函数
result = add(5, 3)
print(result)

在这个例子中，log_decorator是一个装饰器函数，它接受一个函数func作为参数，并返回一个新的函数wrapper。wrapper函数在被调用时，会先打印出调用信息，然后调用原函数func，并在之后打印出返回值。通过使用@log_decorator语法，我们轻松地将log_decorator应用于add函数上，无需修改add函数的内部代码。

3. 深入理解装饰器的工作原理

为了更深入地理解装饰器的工作原理，我们可以从几个方面进行剖析：

  • 闭包：在上面的例子中，wrapper函数就是一个闭包。它引用了外部函数log_decorator的局部变量func。闭包允许wrapper在调用时保持对func的引用，即使log_decorator的执行已经结束。

  • 参数传递：wrapper函数使用*args和**kwargs来接受任意数量和类型的参数，这使得装饰器能够应用于几乎任何函数上，而无需关心这些函数的参数列表。

  • 返回值：wrapper函数返回了func的调用结果，确保了装饰后的函数仍然保持了原函数的返回值行为。

4. 创建带参数的装饰器

有时候，我们可能需要为装饰器本身提供参数。Python允许我们创建带参数的装饰器，这通常通过定义一个返回装饰器的函数来实现。

def repeat_decorator(num_times):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(num_times):
                result = func(*args, **kwargs)
                print(result)
        return wrapper
    return decorator

@repeat_decorator(3)
def say_hello(name):
    return f"Hello, {name}!"

# 调用say_hello函数
say_hello("Alice")

在这个例子中，repeat_decorator函数接受一个参数num_times，并返回一个装饰器函数decorator。这个装饰器函数再接受一个函数func作为参数，并返回一个新的函数wrapper。通过这种方式，我们可以在装饰器上指定额外的参数，如调用次数。

5. 应用场景与实例

装饰器在Python中有广泛的应用场景。以下是一些具体实例，展示了如何在不同场景下使用装饰器来增强函数的功能。

5.1 性能测试

import time

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

@timeit
def complex_operation():
    # 假设这里有一些复杂的计算
    time.sleep(1)  # 模拟耗时操作

complex_operation()

5.2 权限校验

def requires_auth(role):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if not check_if_authorized(role):
                print("Unauthorized access")
                return None
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

def check_if_authorized(role):
    # 这里应该是实际的权限检查逻辑
    # 为了演示，我们简单返回一个布尔值
    return role == "admin"

@requires_auth("admin")
def sensitive_operation():
    print("Performing sensitive operation")

sensitive_operation()  # 假设当前用户不是admin，将打印"Unauthorized access"

6. 装饰器的进阶用法

随着对装饰器理解的深入，你可以开始探索更复杂的用法，比如：

  • 类装饰器：除了函数装饰器外，Python还支持类装饰器，即使用类来定义装饰器。类装饰器提供了更多的灵活性和控制力，特别是当你需要在装饰器中存储状态时。

  • 多层装饰器：一个函数可以被多个装饰器装饰，这些装饰器按照从下到上的顺序被应用。这允许你组合多个装饰器的功能，实现更复杂的逻辑。

  • 内置装饰器：Python标准库中包含了多个内置装饰器，如@property、@staticmethod、@classmethod等，它们为类的方法提供了额外的功能。

7. 结语

通过本文，我们深入探讨了Python中自定义装饰器的创建和使用。从基础概念到进阶用法，我们了解了装饰器如何以声明式的方式增强函数的功能，而无需修改其内部代码。装饰器是Python中一个非常强大且灵活的特性，它广泛应用于日志记录、性能测试、权限校验等多种场景。希望这篇文章能够帮助你更好地理解和应用Python装饰器，并在你的编程实践中发挥其巨大的价值。

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