使用Python中的装饰器函数来装饰其他函数

装饰器是 Python 的一种特殊语法，它可以动态地修改某个函数或类的行为，而无需修改它们的程序代码。装饰器函数实际上是一个函数，它接收一个或多个参数，并返回一个函数，这个返回的函数就是被装饰的函数的增强版。

在 Python 中，我们通常会使用装饰器函数来实现类似于函数计时、参数检查、缓存等功能。本文将详细讲述使用 Python 中的装饰器函数来装饰其他函数的方法，帮助你快速入门 Python 装饰器的世界。

1. 装饰器的基本使用方法

装饰器函数的使用方法非常简单，首先，我们定义一个装饰器函数，然后在需要被修饰的函数上添加 @decorator 的语法糖即可。

例如，下面的代码定义了一个装饰器函数，它会输出被修饰函数的运行时间：

import time

def timeit(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        res = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print('%s() run %0.2f seconds.' % (func.__name__, end - start))
        return res
    return wrapper

@timeit
def my_func():
    time.sleep(2)

my_func()

在上面的代码中，我们定义了一个 timeit 装饰器函数，它接收一个函数作为参数，然后返回一个新的函数 wrapper。这个新的函数在执行原函数之前，先记录下当前时间 start，然后执行原函数并记录下返回值为 res，最后计算当前时间与 start 之差，输出当前函数的执行时间。

在下面的代码中，我们使用 @timeit 语法糖将 my_func 函数传递给 timeit 装饰器，这样当我们调用 my_func 函数时，它会自动被 timeit 装饰器修饰，输出执行时间：

my_func()  # my_func() run 2.00 seconds.

2. 装饰器函数的参数

装饰器函数可以接收多个参数，这样就可以让我们为被修饰函数提供更多的配置选项。我们可以通过将修饰器的参数直接传递给被修饰函数来实现这一点。

例如，下面的代码定义了一个带参数的装饰器函数 retry，它可以让被修饰函数最多重试 n 次，如果重试 n 次后仍然失败，则返回 None。

import time

def retry(n):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for i in range(n):
                res = func(*args, **kwargs)
                if res is not None:
                    return res
            print("Failed after %d retries." % n)
            return None
        return wrapper
    return decorator

@retry(n=3)
def my_func():
    print("Trying ...")
    if time.time() % 2 == 0:
        return "Success"
    return None

my_func()

在上面的代码中，我们定义了一个带参数的装饰器函数 retry，它接收一个参数 n，表示最多重试 n 次。然后我们在 retry 函数内部定义了一个闭包函数 decorator，它接收一个函数作为参数，返回一个新的函数 wrapper。这个新的函数在执行被修饰函数之前，将被修饰函数最多重试 n 次，如果重试 n 次后仍然失败，则返回 None。

在下面的代码中，我们使用 @retry(n=3) 语法糖将 my_func 函数传递给 retry 装饰器，并传递参数 n=3，这样当我们调用 my_func 函数时，它会自动被 retry 装饰器修饰，最多重试 3 次，如果重试 3 次后仍然失败，则返回 None。

Trying ...
Trying ...
Trying ...
Failed after 3 retries.

3. 多个装饰器的使用

在 Python 中，我们可以给一个函数同时应用多个装饰器函数。这种方法非常有用，因为不同的装饰器函数可以提供不同的功能，多个装饰器函数可以共同完成一个比较复杂的任务。

例如，下面的代码定义了两个装饰器函数 timeit 和 retry，它们分别可以计算函数运行时间和最多重试 n 次，我们可以同时应用这两个装饰器函数来修饰一个函数：

import time

def timeit(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        res = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print('%s() run %0.2f seconds.' % (func.__name__, end - start))
        return res
    return wrapper

def retry(n):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for i in range(n):
                res = func(*args, **kwargs)
                if res is not None:
                    return res
            print("Failed after %d retries." % n)
            return None
        return wrapper
    return decorator

@retry(n=3)
@timeit
def my_func():
    time.sleep(2)

my_func()

在上面的代码中，我们定义了两个装饰器函数 timeit 和 retry，它们分别可以计算函数运行时间和最多重试 n 次。我们可以同时应用这两个装饰器函数来修饰一个函数，方法是使用 @retry(n=3) 和 @timeit 语法糖，先应用 @retry(n=3)，再应用 @timeit。

在下面的代码中，我们使用 my_func() 函数调用该函数，它会自动被 retry(n=3) 和 timeit 两个装饰器修饰，先最多重试 3 次，再计算函数的运行时间。

my_func()  # my_func() run 6.00 seconds.

4. 带参数的装饰器函数

在 Python 中，我们还可以定义带参数的装饰器函数，它们通常会返回一个装饰器函数的闭包函数。这种方法非常有用，因为我们可以将一部分的参数提前传递给装饰器函数，然后在闭包函数内部再接收另一部分的参数，进行计算或者处理。

例如，下面的代码定义了一个带参数的装饰器函数 tag_factory，它接收一个参数 tag，表示要添加的 HTML 标签类型，然后返回一个闭包函数 make_tag，这个闭包函数会被用来修饰其他函数，将其装饰成一个指定的 HTML 标签格式。

def tag_factory(tag):
    def make_tag(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            res = func(*args, **kwargs)
            return "<%s>%s</%s>" % (tag, res, tag)
        return wrapper
    return make_tag

@tag_factory(tag="p")
def my_func():
    return "Hello World"

print(my_func())

在上面的代码中，我们定义了一个带参数的装饰器函数 tag_factory，它接收一个参数 tag，表示要添加的 HTML 标签类型，然后返回一个闭包函数 make_tag，这个闭包函数会被用来修饰其他