装饰器可修饰类和方法，实现功能增强与元编程。通过类装饰器可自动添加repr方法、注册子类等；通过方法装饰器可实现计时、日志、权限控制等功能，结合functools.wraps可保留函数元信息，提升可维护性。
在 Python 中，装饰器（Decorator）不仅能修饰函数，还能用于类和方法，实现功能增强与元编程。通过装饰类或类中的方法，可以在不修改原始代码的前提下动态添加行为，比如日志记录、权限检查、性能监控等。
使用类装饰器增强类功能
类装饰器接收一个类作为参数，并返回一个新的类或修改后的类。这种方式适合在类定义时注入通用逻辑。
例如，为类自动添加一个 repr 方法：
def add_repr(cls): def __repr__(self): return f”{cls.__name__}({‘, ‘.join(f'{k}={v}’ for k, v in self.__dict__.items())})” cls.__repr__ = __repr__ return cls
@add_repr
class Person:
def init(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
p = Person(“Alice”, 30)
print(p) # 输出: Person(name=Alice, age=30)
装饰类中的方法
更常见的是装饰类的特定方法，比如用装饰器实现计时、缓存或权限控制。
定义一个计时装饰器：
import time
def timer(func):
def wrapper(*args, *kwargs):
start = time.time()
result = func(args, **kwargs)
duration = time.time() – start
print(f”{func.name} 执行耗时: {duration:.4f} 秒”)
return result
return wrapper
class DataProcessor:
@timer
def process(self):
time.sleep(1)
return “处理完成”
dp = DataProcessor()
dp.process() # 输出执行时间
结合元编程实现高级控制
装饰器可以访问类的属性和方法，实现类似元类的部分功能，但更简洁。比如自动注册子类，或验证类结构。
以下示例使用装饰器注册类到全局列表：
registry = []
def register(cls):
registry.append(cls)
return cls
@register
class ServiceA:
pass
@register
class ServiceB:
pass
print(registry) # [ServiceA, ServiceB]
这种模式常用于插件系统或框架中，自动发现可用组件。
使用 functools.wraps 保持函数元信息
在装饰类方法时，建议使用 functools.wraps 保留原方法的元数据，避免调试困难。
from functools import wraps
def logged(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, *kwargs):
print(f”调用 {func.name}”)
return func(args, **kwargs)
return wrapper
class Calculator:
@logged
def add(self, a, b):
return a + b
这样 add.__name__ 仍为 ‘add’，而不是 ‘wrapper’。
基本上就这些。装饰器提供了一种清晰、可复用的方式来扩展类的行为，同时支持元编程场景下的自动化和结构控制。关键是理解装饰器如何在类创建过程中介入，并合理利用闭包和属性操作。
以上就是如何使用 Decorator 装饰器来增强类的功能并实现元编程？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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