Python入门：Python3 装饰器全面学习教程

Python入门：Python3 装饰器全面学习教程

Python入门：Python3 装饰器全面学习教程，本文全面介绍Python装饰器，从核心概念到实战应用。装饰器是接收函数或类并返回新函数或修改后类的函数，可动态扩展功能，语法为@decorator_name。文中讲解函数装饰器基础、带参数及自身带参数的情况，还介绍类装饰器的两种形式及应用。同时说明了@staticmethod等内置装饰器，以及多个装饰器的堆叠使用，最后总结了装饰器在日志记录等场景的应用，帮助读者掌握这一灵活特性。

前言

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🌐 前篇文章咱们讲解了 Python入门：Python3 lambda匿名函数全面学习教程 ，如果忘记了，可以去重温一下，不停的重复敲击基础代码，有助于让你更加熟练掌握一门语言。今天咱们学习 Python3 装饰器全面学习教程，下面开始吧！

装饰器（decorators）是 Python 中一种极具特色的高级功能，它能让你在不修改原有函数或类代码的情况下，动态地扩展或修改它们的行为。无论是日志记录、性能分析还是权限控制，装饰器都能帮你优雅地实现这些功能。本文将从基础语法到实战案例，全面讲解 Python 装饰器的使用方法。

一、装饰器的核心概念

1. 什么是装饰器？

装饰器本质上是一个函数，它接收一个函数或类作为参数，并返回一个新的函数或修改后的类。通过这种方式，我们可以在不侵入原函数代码的前提下，为其添加额外功能。

2. 装饰器的语法糖

Python 为装饰器提供了简洁的语法：使用 @decorator_name 前缀放在函数或类的定义前，即可完成装饰。例如：

@my_decoratordef target_function(): pass

这等价于手动将函数传入装饰器并重新赋值：

def target_function(): passtarget_function = my_decorator(target_function)

二、函数装饰器：基础与进阶

1. 最简单的装饰器示例

下面是一个打印函数执行前后日志的装饰器：

def my_decorator(func): def wrapper(): print(\"在原函数之前执行\") # 前置操作 func() # 调用原函数 print(\"在原函数之后执行\") # 后置操作 return wrapper@my_decoratordef say_hello(): print(\"Hello!\")say_hello()

输出结果：

在原函数之前执行Hello!在原函数之后执行

解析：

• my_decorator 是装饰器函数，接收 say_hello 作为参数；
• wrapper 是包裹函数，实际执行时会替代原函数；
• 装饰后调用 say_hello()，本质是调用 wrapper()。

2. 带参数的函数装饰器

如果原函数需要传入参数，只需在 wrapper 中使用 *args 和 **kwargs 接收：

def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(\"在原函数之前执行\") func(*args, **kwargs) # 传递参数给原函数 print(\"在原函数之后执行\") return wrapper@my_decoratordef greet(name): print(f\"Hello, {name}!\")greet(\"Alice\") # 传入参数

输出结果：

在原函数之前执行Hello, Alice!在原函数之后执行

3. 装饰器本身带参数

如果装饰器需要自定义参数（如重复执行次数），需在外层再包裹一个函数：

def repeat(num_times): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): for _ in range(num_times): # 使用装饰器参数 func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator@repeat(3) # 装饰器传入参数：执行3次def say_hello(): print(\"Hello!\")say_hello()

输出结果：

Hello!Hello!Hello!

解析：

• repeat 是“装饰器工厂”，接收参数并返回真正的装饰器 decorator；
• @repeat(3) 等价于 say_hello = repeat(3)(say_hello)。

三、类装饰器：动态修改类行为

类装饰器接收一个类作为参数，返回一个新的类或修改后的类，常用于扩展类功能或控制实例化过程。

1. 函数形式的类装饰器

给类的方法添加日志功能：

def log_class(cls): class Wrapper: def __init__(self, *args, **kwargs): self.wrapped = cls(*args, **kwargs) # 实例化原始类 def __getattr__(self, name): # 转发未定义的属性访问到原始类实例 return getattr(self.wrapped, name) def display(self): # 增强 display 方法：添加日志 print(f\"调用 {cls.__name__}.display() 前\") self.wrapped.display() print(f\"调用 {cls.__name__}.display() 后\") return Wrapper@log_classclass MyClass: def display(self): print(\"这是 MyClass 的 display 方法\")obj = MyClass()obj.display()

输出结果：

调用 MyClass.display() 前这是 MyClass 的 display 方法调用 MyClass.display() 后

2. 类形式的类装饰器（单例模式实现）

通过类装饰器控制类只能创建一个实例（单例模式）：

class SingletonDecorator: def __init__(self, cls): self.cls = cls # 保存原始类 self.instance = None # 存储唯一实例 def __call__(self, *args, **kwargs): # 拦截实例化，确保只创建一个实例 if self.instance is None: self.instance = self.cls(*args, **kwargs) return self.instance@SingletonDecoratorclass Database: def __init__(self): print(\"Database 初始化\")db1 = Database() # 首次实例化：执行初始化db2 = Database() # 再次实例化：返回已创建的实例print(db1 is db2) # True（证明是同一个实例）

输出结果：

Database 初始化True

四、Python 内置装饰器

Python 提供了几个常用的内置装饰器，简化类方法的定义：

1.** @staticmethod ：定义静态方法（无需实例化即可调用，无 self 参数）。
2. @classmethod ：定义类方法（第一个参数为类本身 cls，可通过类直接调用）。
3. @property **：将方法转为属性，可像访问属性一样调用（常用于封装 getter/setter）。

示例代码：

class MyClass: @staticmethod def static_method(): print(\"这是静态方法（无需实例化）\") @classmethod def class_method(cls): print(f\"这是 {cls.__name__} 的类方法\") @property def name(self): return self._name # getter @name.setter def name(self, value): self._name = value # setter# 使用静态方法和类方法（无需实例化）MyClass.static_method()MyClass.class_method()# 使用 @property 定义的属性obj = MyClass()obj.name = \"Alice\" # 调用 setterprint(obj.name) # 调用 getter（输出：Alice）

五、多个装饰器的堆叠使用

装饰器支持堆叠，即一个函数可被多个装饰器修饰，执行顺序为从下到上。

示例代码：

def decorator1(func): def wrapper(): print(\"Decorator 1 执行\") func() return wrapperdef decorator2(func): def wrapper(): print(\"Decorator 2 执行\") func() return wrapper@decorator1 # 上层装饰器：最后执行@decorator2 # 下层装饰器：先执行def say_hello(): print(\"Hello!\")say_hello()

输出结果：

Decorator 1 执行Decorator 2 执行Hello!

解析：堆叠等价于 say_hello = decorator1(decorator2(say_hello))，因此 decorator2 先于 decorator1 执行。

六、装饰器的应用场景总结

装饰器在实际开发中应用广泛，常见场景包括：
-** 日志记录 ：自动记录函数调用参数、返回值和执行时间。
- 性能分析 ：统计函数执行耗时，定位性能瓶颈。
- 权限控制 ：在函数执行前验证用户权限，无权限则拦截。
- 缓存机制 ：缓存函数计算结果，重复调用时直接返回缓存值（如 functools.lru_cache）。
- 输入验证 **：检查函数参数是否符合要求，提前报错。

总结

装饰器是 Python 中极具灵活性的特性，通过“包装”机制实现了代码的复用与扩展。掌握装饰器不仅能让代码更简洁优雅，还能应对复杂的功能扩展需求。建议从简单案例开始练习，逐步理解其“嵌套函数”和“动态替换”的核心逻辑，最终灵活运用于实际项目中。

💡下一篇咱们学习 Python3 数据结构全面学习教程！

附录：扩展学习资源

1. 官方资源：
   • Python官网：https://www.python.org
   • PyPI：https://pypi.org（查找第三方库）
   • 安装包等相关文件（另附带pycharm工具），网盘下载地址：https://pan.quark.cn/s/649af731037c
   • 学习资料视频和文档资源，网盘下载地址： https://pan.quark.cn/s/ee16901a8954
2. 本专栏特色资源：
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