Python装饰器的使用方法（WorkingwithdecoratorsinPython）

Python 装饰器是一种特殊的函数，它可以修改其他函数的行为或者添加新的功能。它是 Python 编程语言中非常有用而强大的特性之一。本文将介绍 Python 装饰器的用法及实现。

1. 装饰器的定义

在 Python 中，装饰器其实就是一个函数，因此它的定义方式和普通函数一模一样。不同之处在于，装饰器可以接受一个函数作为参数，然后返回一个新的函数，这个新的函数与原来的函数类似，但是已经被修改或者拓展了。

装饰器的语法如下：

@decorator
def function():
    pass

这里的@decorator指的是装饰器函数，function是被装饰的函数。在这种语法下，Python 会将被装饰的函数作为参数传递给装饰器函数，然后将装饰器函数的返回值作为新的函数来替代原来的函数。因此，使用装饰器的时候，可以不需要更改原有函数的代码，而在新的函数中添加新的功能。

2. 装饰器的应用

装饰器的应用非常广泛，可以用来实现各种功能，包括：

- 计时器：记录一个函数的执行时间。

- 缓存器：缓存一个函数的执行结果。

- 身份验证：控制一个函数的访问权限。

- 日志记录：记录一个函数的输入输出信息。

- 错误处理：捕获和处理一个函数的异常等等。

下面将通过例子来介绍一些装饰器的用法。

2.1. 计时器

我们可以通过装饰器来很容易地实现一个计时器，用来统计一个函数的运行时间。下面是一个计时器装饰器的实现：

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"函数 {func.__name__} 执行时间为 {end_time-start_time} 秒")
        return result
    return wrapper

这个计时器装饰器接受一个函数作为参数，然后返回一个新的函数wrapper。新的函数wrapper先记录下当前时间start_time，然后调用传入的函数func并获取它的返回值result，最后记录下结束时间end_time，并计算出执行时间。最后，它打印出函数的执行时间并返回函数的结果。

下面是一个使用计时器装饰器的例子：

@timer
def my_func():
    time.sleep(2)
    print("正在执行 my_func 函数")

使用了装饰器之后，my_func 函数会先被计时器装饰器包装，新的函数wrapper就会计算my_func函数的执行时间，并打印出来。当执行my_func函数时，会先调用新函数wrapper，在打印出函数执行时间之后，再执行my_func函数的原本代码。

2.2. 缓存器

在 Python 中，我们可以很容易地实现一个缓存器，用来缓存一个函数的执行结果，避免重复计算。下面是一个缓存器装饰器的实现：

def cache(func):
    memory = {}

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

    return wrapper

这个缓存器装饰器同样接受一个函数作为参数，然后返回一个新的函数wrapper。新的函数wrapper首先定义了一个字典memory，用来缓存已经计算过的结果。然后，它会接收传入的函数的参数args，检查当前参数是否在字典memory中，如果已经计算过了，就直接返回结果；否则，调用被装饰的函数func，并将结果存入字典memory中。

下面是一个使用缓存器装饰器的例子：

@cache
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

使用了缓存器装饰器之后，每当调用factorial函数的时候，都会先从memory字典中查找是否已经计算过了。如果已经计算过了，就直接返回结果；否则，会进行计算并存入memory字典中。

3. 装饰器的分类

根据装饰器的用途和实现方式，可以将装饰器分为以下几类：

- 无参数装饰器

- 带参数装饰器

- 类装饰器

- 多个装饰器

- 装饰器链

3.1. 无参数装饰器

无参数装饰器就是不接受任何参数的装饰器，例如上面已经介绍过的计时器和缓存器装饰器。

3.2. 带参数装饰器

带参数装饰器就是接受参数的装饰器，例如可以接受一个参数n的装饰器，用来调用被装饰的函数n次。

def repeat(n):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for i in range(n):
                func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

这个带参数装饰器的定义稍微有些复杂，外层函数接受一个参数n，内层函数decorator接受一个函数func作为参数，并返回一个新的函数wrapper。新的函数wrapper循环n次，每次执行原函数func，并忽略它的返回值。

下面是一个使用带参数装饰器的例子：

@repeat(3)
def hello():
    print("hello")

使用了装饰器之后，hello函数将会被调用3次输出"hello"。

3.3. 类装饰器

类装饰器是定义一个类，这个类实现了__call__方法，接收一个函数作为参数，并返回修改后的函数。类装饰器的用法类似于函数装饰器，只是将装饰器函数改成了装饰器类。

下面是一个类装饰器的例子：

class bold:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
    
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        return f"<b>{self.func(*args, **kwargs)}</b>"

这个类装饰器定义了一个bold类，它接受一个函数func作为参数，并在__call__方法中对原函数进行了修改，给它加上了 HTML 的 bold 标签。类装饰器的好处在于，它可以保存更多的状态信息，使得装饰器可以实现更复杂的功能。

下面是一个使用类装饰器的例子：

@bold
def hello(name):
    return f"Hello {name}"

使用了装饰器之后，hello函数输出的结果会被包括在一个bold标签里。

3.4. 多个装饰器

一个函数可以被多个装饰器修饰，只需要在原装饰器的基础上添加更多的装饰器即可。例如，在计时器的基础上添加缓存器装饰器：

`python

@timer

@cache

def my_func(x):

time.sleep(1)

return x ** 2