高级 Python 装饰器：提升您的代码

想象你是一个繁忙厨房里的厨师。如果你愿意的话，你有一个食谱——一个函数。随着时间的推移，您会发​​现大多数菜肴在上桌前都需要淋上一点橄榄油、少许盐或撒上香草。与其手动为每道菜添加这些最后的修饰，有一个自动应用它们的助手不是很方便吗？这正是 Python 装饰器可以为您的代码做的事情——以优雅、可重用且富有表现力的方式添加功能。

在本文中，我们将探索高级 Python 装饰器的世界。我们将超越基础知识，深入研究参数化装饰器、可堆叠装饰器，甚至带有类的装饰器。我们还将重点介绍最佳实践和要避免的陷阱。准备好？开始做饭吧！

重温基础知识

在深入探讨之前，让我们回顾一下基础知识。 Python 中的装饰器只是一个函数，它接受另一个函数（或方法）作为参数，对其进行扩充，然后返回一个新函数。这是一个例子：

# Basic decorator example
def simple_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling {func.__name__}...")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"{func.__name__} finished.")
        return result
    return wrapper

@simple_decorator
def say_hello():
    print("Hello, world!")

say_hello()

输出：

Calling say_hello...
Hello, world!
say_hello finished.

现在，让我们进入高级用例。

参数化装饰器

有时，装饰器需要接受自己的参数。例如，如果我们想要一个装饰器来记录不同级别的消息（信息、调试、错误）怎么办？

# Parameterized decorator example
def log(level):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print(f"[{level}] Calling {func.__name__}...")
            result = func(*args, **kwargs)
            print(f"[{level}] {func.__name__} finished.")
            return result
        return wrapper
    return decorator

@log("INFO")
def process_data():
    print("Processing data...")

process_data()

输出：

[INFO] Calling process_data...
Processing data...
[INFO] process_data finished.

这种分层结构（返回装饰器的函数）是创建灵活的参数化装饰器的关键。

可堆叠装饰器

Python 允许将多个装饰器应用于单个函数。让我们创建两个装饰器并将它们堆叠起来。

# Stackable decorators

def uppercase(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        return result.upper()
    return wrapper

def exclaim(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        return result + "!!!"
    return wrapper

@uppercase
@exclaim
def greet():
    return "hello"

print(greet())

输出：

HELLO!!!

这里，装饰器以自下而上的方式应用：@exclaim 包装问候，@uppercase 包装结果。

使用类作为装饰器

Python 的一个鲜为人知的功能是类可以用作装饰器。当您需要维护状态时，这特别有用。

# Class-based decorator
class CountCalls:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.call_count = 0

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.call_count += 1
        print(f"Call {self.call_count} to {self.func.__name__}")
        return self.func(*args, **kwargs)

@CountCalls
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()
say_hello()

输出：

Call 1 to say_hello
Hello!
Call 2 to say_hello
Hello!

这里，call 方法使类能够像函数一样运行，从而允许它无缝地包装目标函数。

方法的装饰器

装饰器与类中的方法一样有效。然而，正确处理自我是至关重要的。

# Method decorator example
def log_method(func):
    def wrapper(self, *args, **kwargs):
        print(f"Method {func.__name__} called on {self}")
        return func(self, *args, **kwargs)
    return wrapper

class Greeter:
    @log_method
    def greet(self, name):
        print(f"Hello, {name}!")

obj = Greeter()
obj.greet("Alice")

输出：

Method greet called on <__main__.greeter object at>
Hello, Alice!
</__main__.greeter>

将装饰器与上下文管理器相结合

有时，您需要将装饰器与资源管理集成。例如，让我们创建一个装饰器来对函数的执行进行计时。

import time

# Timing decorator
def time_it(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"{func.__name__} took {end - start:.2f} seconds")
        return result
    return wrapper

@time_it
def slow_function():
    time.sleep(2)
    print("Done sleeping!")

slow_function()

输出：

# Basic decorator example
def simple_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling {func.__name__}...")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"{func.__name__} finished.")
        return result
    return wrapper

@simple_decorator
def say_hello():
    print("Hello, world!")

say_hello()

最佳实践

与装饰器合作时，保持可读性和可维护性至关重要。这里有一些提示：

• 使用 functools.wraps：这会保留原始函数的元数据。

Calling say_hello...
Hello, world!
say_hello finished.

• 彻底测试：装饰器可能会引入微妙的错误，尤其是在链接多个装饰器时。

• 文档装饰器：清楚地记录每个装饰器的作用及其预期参数。

• 避免过度使用：虽然装饰器很强大，但过度使用它们会使代码难以理解。

总结

装饰器是 Python 最具表现力的功能之一。它们允许您以干净、可重用的方式扩展和修改行为。从参数化装饰器到基于类的实现，可能性是无限的。当你磨练你的技能时，你会发现自己利用装饰器来编写更干净、更Pythonic的代码——也许，就像一位伟大的厨师一样，在你制作的每一个菜谱中创造出你的标志性风格。

注：AI辅助内容

以上是高级 Python 装饰器：提升您的代码的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！