装饰器是Python中用于扩展函数或类行为的语法糖，通过包装原函数添加日志、性能测试、权限验证等功能而不修改其源码。其核心在于函数是一等对象，可作为参数传递和返回。实现日志装饰器需定义接收函数的外层函数，内部创建包装函数执行额外逻辑后调用原函数，并用 @functools.wraps 保留原函数元信息。使用 @decorator 语法等价于 func = decorator(func)。带参数的装饰器实为装饰器工厂，返回真正装饰器，如按日志级别定制的 log_calls_level。装饰器广泛用于日志、缓存、权限控制等场景，实现关注点分离。对类方法和静态方法，装饰器应置于 @classmethod 或 @staticmethod 之前，注意应用顺序以避免类型冲突。
Python装饰器本质上是一种语法糖，允许你修改函数或类的行为，而无需修改其源代码。它就像给函数穿上了一件“外套”，这件外套可以添加额外的功能，例如日志记录、性能测试、权限验证等。
理解装饰器的关键在于理解函数也是对象，可以作为参数传递给其他函数，并且可以作为其他函数的返回值。
解决方案：
要理解并实现一个简单的日志装饰器，可以分为以下几个步骤：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
定义一个装饰器函数：这个函数接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数（通常是原函数的包装）。在装饰器函数内部定义一个包装函数：这个包装函数会执行一些额外的操作（例如日志记录），然后调用原始函数。返回包装函数：装饰器函数返回这个包装函数，从而替换原始函数。
以下是一个简单的日志装饰器的例子：
import functoolsimport logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')def log_calls(func): @functools.wraps(func) # 保留原函数的元信息 def wrapper(*args, **kwargs): logging.info(f"Calling function: {func.__name__} with arguments: {args}, {kwargs}") result = func(*args, **kwargs) logging.info(f"Function {func.__name__} returned: {result}") return result return wrapper@log_callsdef add(x, y): """This function adds two numbers.""" return x + y# 使用装饰器result = add(5, 3)print(result)
这个例子中，
log_calls
是一个装饰器函数，它接收一个函数
func
作为参数。
wrapper
函数是内部定义的包装函数，它会在调用
func
之前和之后记录日志。
@functools.wraps(func)
是一个重要的部分，它保留了原函数
func
的元信息，例如
__name__
(函数名) 和
__doc__
(文档字符串)。
使用
@log_calls
语法糖，相当于
add = log_calls(add)
。当你调用
add(5, 3)
时，实际上调用的是
wrapper(5, 3)
。
如何处理带参数的装饰器？
带参数的装饰器其实是“装饰器工厂”，它是一个函数，返回一个装饰器。例如，你可以修改上面的日志装饰器，让它能够指定日志级别：
import functoolsimport loggingdef log_calls_level(level=logging.INFO): def log_decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): logging.log(level, f"Calling function: {func.__name__} with arguments: {args}, {kwargs}") result = func(*args, **kwargs) logging.log(level, f"Function {func.__name__} returned: {result}") return result return wrapper return log_decorator@log_calls_level(level=logging.DEBUG) # 指定日志级别def subtract(x, y): """This function subtracts two numbers.""" return x - yresult = subtract(10, 4)print(result)
在这个例子中，
log_calls_level
是一个装饰器工厂，它接收一个
level
参数，并返回一个装饰器
log_decorator
。使用
@log_calls_level(level=logging.DEBUG)
语法糖，相当于
subtract = log_calls_level(level=logging.DEBUG)(subtract)
。
装饰器在实际开发中有什么用？
装饰器在实际开发中有很多用途，例如：
日志记录：像上面的例子一样，记录函数的调用和返回，方便调试和监控。性能测试：测量函数的执行时间，帮助优化代码。权限验证：检查用户是否有权限访问某个函数或资源。缓存：缓存函数的计算结果，避免重复计算。事务管理：在函数执行前后开启和关闭数据库事务。
装饰器可以有效地将这些横切关注点（cross-cutting concerns）从核心业务逻辑中分离出来，使代码更加清晰和易于维护。
装饰器如何处理类方法和静态方法？
对于类方法和静态方法，装饰器的使用方式略有不同，但原理是相同的。
对于类方法，装饰器需要放在
@classmethod
之前：
class MyClass: @log_calls @classmethod def my_class_method(cls): print("This is a class method")MyClass.my_class_method()
对于静态方法，装饰器需要放在
@staticmethod
之前：
class MyClass: @log_calls @staticmethod def my_static_method(): print("This is a static method")MyClass.my_static_method()
需要注意的是，装饰器的顺序很重要。如果装饰器改变了函数的类型（例如，将一个普通函数变成一个类方法），那么需要确保
@classmethod
或
@staticmethod
在装饰器之后应用。
以上就是如何理解Python的装饰器并实现一个简单的日志装饰器？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1369848.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
