Python 装饰器，给你的函数加点“料”!

各位程序猿、攻城狮们，大家好哇！今天咱们来聊聊 Python 里一个神奇的东东——装饰器 (Decorator)。 听到这个名字，是不是感觉有点高大上？别怕别怕，其实它就像我们给函数加个“魔法棒”，咻的一下，就能给函数“升级”一下，增加一些额外的功能，但又不用动它原本的代码，是不是很酷炫？

一、 开场白：你的函数需要“加点料”吗？

咱先来唠唠嗑。 你有没有遇到过这样的情况：

• 写了好几个函数，都需要在执行前后记录一下日志，难道要每个函数里都写一遍 print('开始执行...') 和 print('执行结束...') 吗？这也太 low 了吧！
• 有些敏感操作的函数，你想做个权限校验，只有特定用户才能调用，难道要挨个函数里面写 if user.is_admin: 吗？这也太麻烦了吧！
• 你想统计一下某个函数的运行时间，看看是不是“老牛拉破车”，难道又要改动函数内部的代码，加个计时器？这…谁愿意干啊！

每当遇到这些 “重复劳动” 的时候，我的内心 OS 都是：有没有什么“一劳永逸”的办法，能给这些函数“批量加buff”呢？

嘿嘿，告诉你，还真有！Python 的装饰器就是干这个的！它就像一个“函数调料包”，你想给哪个函数“加点料”，就往它身上“撒”一点，简单粗暴又有效！

二、 装饰器是啥玩意？别光说不练啊！

说了这么多，装饰器到底是个啥呢？别急，咱们先看个简单的例子：

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("函数执行前，我在加点料！")
        func()
        print("函数执行后，我也没闲着！")
    return wrapper

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

say_hello()

运行一下，看看会输出啥？

函数执行前，我在加点料！
Hello!
函数执行后，我也没闲着！

是不是有点意思了？ say_hello 函数原本只是打印 "Hello!"，但是经过 @my_decorator 这么一“装饰”，就多了两行额外的输出。

敲黑板，划重点啦！

• 装饰器本质上是一个 Python 函数 (如上面的 my_decorator)。
• 它可以接收一个函数作为参数 (如上面的 say_hello)。
• 它会返回一个新的函数 (如上面的 wrapper)。
• @my_decorator 这种写法，其实就是个“语法糖”，相当于 say_hello = my_decorator(say_hello)。 是不是感觉一下子就 get 到了？

你可以把装饰器想象成一个“包装纸”，你把原来的函数（比如一个礼物）放进去，经过装饰器这么一“包装”，就变成了一个“加了额外功能”的新礼物。

三、 装饰器的工作原理：幕后的小秘密

咱们再来扒一扒装饰器背后的“小秘密”。 当你用 @my_decorator 装饰 say_hello 的时候，Python 实际上做了这么几件事：

1. 它把 say_hello 这个函数当作参数，传给了 my_decorator 函数。
2. my_decorator 函数内部定义了一个新的函数 wrapper，在这个 wrapper 函数里，你可以做一些“加料”的操作（比如打印日志），然后调用原来的 func 函数。
3. my_decorator 函数最后返回了这个新的 wrapper 函数。
4. 最终，say_hello 这个名字不再指向原来的函数了，而是指向了 my_decorator 返回的那个 wrapper 函数。

所以，当你调用 say_hello() 的时候，实际上是在执行 wrapper() 函数里面的代码。 是不是感觉瞬间高大上了起来？

四、 装饰器的各种姿势：不止一种玩法！

上面的例子是最简单的装饰器，但装饰器可不止这一种玩法哦！

1. 带参数的装饰器：更灵活的“调料包”

有时候，我们希望装饰器也能接收一些参数，让它可以更灵活地“加料”。 比如，我们想让日志信息可以自定义：

def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print(f"[{text}] {func.__name__} 函数开始执行啦！")
            result = func(*args, **kwargs)
            print(f"[{text}] {func.__name__} 函数执行完毕！")
            return result
        return wrapper
    return decorator

@log('DEBUG')
def my_function(name):
    print(f"Hello, {name}!")

my_function("Alice")

输出结果：

[DEBUG] my_function 函数开始执行啦！
Hello, Alice!
[DEBUG] my_function 函数执行完毕！

注意看！ @log('DEBUG') 这种写法，其实相当于 my_function = log('DEBUG')(my_function)。 log('DEBUG') 会先执行，返回一个装饰器函数，然后再用这个返回的装饰器函数去装饰 my_function。 是不是有点绕？多看几遍就明白了！

2. 装饰器装饰带参数的函数：雨露均沾

上面的例子里，被装饰的函数 say_hello 和 my_function 分别是没有参数和有一个参数的情况。 如果被装饰的函数有多个参数，我们该怎么办呢？

在 wrapper 函数里使用 *args 和 **kwargs 就能完美解决！ *args 用来接收所有位置参数，**kwargs 用来接收所有关键字参数，保证“雨露均沾”，不会漏掉任何一个参数。

3. 类装饰器：让装饰器也“面向对象”

除了用函数来做装饰器，我们还可以用类来实现装饰器。 只需要在类里面实现 __call__ 方法，这个类的实例就可以像函数一样被调用，也就可以作为装饰器来使用了。

class Counter:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.count = 0

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.count += 1
        print(f"函数 {self.func.__name__} 第 {self.count} 次被调用！")
        return self.func(*args, **kwargs)

@Counter
def my_action():
    print("执行了一个动作！")

my_action()
my_action()

输出结果：

函数 my_action 第 1 次被调用！
执行了一个动作！
函数 my_action 第 2 次被调用！
执行了一个动作！

类装饰器通常用于维护一些状态信息，比如上面的计数器。

五、 装饰器的应用场景：哪里需要哪里搬！

装饰器在实际开发中可是非常实用的 “小能手”！ 来看看它都能帮我们做些什么：

• 日志记录: 统一记录函数的调用信息、参数、返回值等。
• 性能监控: 统计函数的运行时间，找出性能瓶颈。
• 权限校验: 检查用户是否有权限调用某个函数。
• 缓存: 缓存函数的计算结果，避免重复计算。
• 事务处理: 在函数执行前后开启和提交/回滚事务。
• 路由控制 (Web 框架): 将 URL 映射到对应的处理函数。

可以说，只要你想在不修改原函数代码的情况下，给函数增加一些额外的功能，装饰器都能派上用场！

六、 总结一下：给你的技能树点亮新技能！

好啦，今天关于 Python 装饰器的讲解就到这里啦！ 希望通过这篇轻松幽默的文章，让你对装饰器有了更深入的理解。 记住，装饰器其实并没有那么可怕，它只是 Python 提供的一个强大的 “语法糖”，能让你的代码更加简洁、优雅、易于维护。

最后，留个小思考题： 如果一个函数被多个装饰器装饰，它们的执行顺序是怎样的呢？ 欢迎在评论区留言讨论！

下一篇，咱们可以聊聊 Python 的生成器和迭代器，也是 Python 中非常重要的概念哦！ 敬请期待！ 溜啦溜啦~