Python中了解装饰器函数的7个实用例子（7 Practical Examples to Understand Decorator Functions in Python）

装饰器函数是Python中一个强大的概念。它们允许在不修改已有代码的情况下，修改代码的行为。在本文中，我们将探讨七种实用的装饰器函数，以理解装饰器模式在Python中的使用方式。

1. 计时装饰器

计时装饰器可以帮助我们测量函数的执行时间。它需要一个函数作为参数，并返回一个新的函数，新的函数包装了原始函数并返回一个时间戳。代码如下：

import time

def timer_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Time taken by {func.__name__}: {end_time - start_time}")
        return result
    return wrapper

看一下这个装饰器如何使用：

@timer_decorator
def calculate_sum(n):
    sum = 0
    for i in range(n):
        sum += i
    return sum

print(calculate_sum(1000000))

输出：

Time taken by calculate_sum: 0.019931554794311523
499999500000

2. 身份验证装饰器

身份验证装饰器可以帮助我们验证用户是否已经通过身份验证。如果用户没有通过身份验证，则不允许访问特定的函数。代码如下：

def authenticate_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        authenticated = False
        # 可以在这里进行身份验证的判断
        if authenticated:
            result = func(*args, **kwargs)
            return result
        else:
            print("User not authenticated")
    return wrapper

这个装饰器可以用于访问需要经过身份验证的视图函数。

3. 日志记录装饰器

日志记录装饰器可以帮助我们记录函数的调用和返回值。它需要一个函数作为参数，并返回一个新的函数，新的函数包装了原始函数，并记录函数的调用和返回值。代码如下：

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

这个装饰器可以用于记录函数的调用和返回值，以便我们进行调试或者排除错误。

4. 重试装饰器

重试装饰器可以帮助我们在失败后自动重试函数。它需要一个函数作为参数，并返回一个新的函数，新的函数包装了原始函数，并在失败时自动重试指定次数。代码如下：

def retry_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        retries = 3
        while retries > 0:
            try:
                result = func(*args, **kwargs)
                return result
            except Exception:
                retries -= 1
                print(f"Retrying {func.__name__}. Retries left {retries}")
        print(f"{func.__name__} failed after 3 retries")
    return wrapper

这个装饰器可以用于处理一些不可靠的操作，例如网络连接，重试指定次数以确保成功。

5. 缓存装饰器

缓存装饰器可以帮助我们记住函数的结果，以便我们可以更快地访问它们。它需要一个函数作为参数，并返回一个新的函数，新的函数包装了原始函数，并将结果存储在缓存中。代码如下：

def cache_decorator(func):
    memory = {}

    def wrapper(*args):
        if args not in memory:
            memory[args] = func(*args)
        return memory[args]
    return wrapper

这个装饰器可以对费时的操作进行缓存，以便我们可以更快地访问它们。这在处理大型数据集或复杂计算时非常有用。

6. 停止重复调用装饰器

停止重复调用装饰器可以帮助我们确保函数只被调用一次。它需要一个函数作为参数，并返回一个新的函数，新的函数包装了原始函数，并对重复调用进行了处理。代码如下：

def once_decorator(func):
    already_called = False

    def wrapper(*args, **kwargs):
        nonlocal already_called
        if not already_called:
            result = func(*args, **kwargs)
            already_called = True
            return result
        else:
            print(f"{func.__name__} can only be called once")
    return wrapper

这个装饰器可以对敏感操作进行保护，以确保它们只被执行一次。

7. 参数验证装饰器

参数验证装饰器可以帮助我们验证函数的输入参数是否符合要求。它需要一个函数作为参数，并返回一个新的函数，新的函数包装了原始函数，并对输入参数进行了验证。代码如下：

def validate_decorator(func):
    def wrapper(*args):
        if not all(isinstance(arg, int) for arg in args):
            raise ValueError("Arguments should be integers")
        result = func(*args)
        return result
    return wrapper

这个装饰器可以帮助我们验证函数的输入参数是否符合要求，以避免执行不合法操作。

结论

在本文中，我们列举了七个实用的装饰器函数，以理解装饰器模式在Python中的使用方式。装饰器提供了一种强大的方法来扩展函数的行为，而不必修改已有代码。这也使代码更具可读性和可维护性。