一、装饰器核心概念回顾

装饰器是Python中一种强大的语法糖，它允许在不修改原函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。本质上，装饰器是一个接收函数作为参数并返回新函数的高阶函数。

def simple_decorator(func):
    def wrapper():
        print("函数执行前操作")
        func()
        print("函数执行后操作")
    return wrapper

@simple_decorator
def greet():
    print("Hello, World!")

greet()

二、5个高级使用场景与案例

1. 带参数的装饰器

通过嵌套函数实现可配置的装饰器：

def repeat(times):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(times):
                result = func(*args, **kwargs)
            return result
        return wrapper
    return decorator

@repeat(3)
def say_hello(name):
    print(f"Hello, {name}!")

say_hello("Python开发者")

2. 类装饰器

使用类实现装饰器，可以更好地维护状态：

class TimerDecorator:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
    
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        import time
        start = time.time()
        result = self.func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"{self.func.__name__} 执行耗时: {end-start:.4f}秒")
        return result

@TimerDecorator
def calculate_sum(n):
    return sum(range(n))

print(calculate_sum(1000000))

3. 缓存装饰器

实现函数结果的缓存，提升性能：

from functools import wraps

def cache_decorator(func):
    cache = {}
    
    @wraps(func)
    def wrapper(*args):
        if args in cache:
            print("从缓存获取结果")
            return cache[args]
        result = func(*args)
        cache[args] = result
        return result
    return wrapper

@cache_decorator
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10))

4. 权限验证装饰器

Web开发中的常见应用：

def login_required(role="user"):
    def decorator(func):
        def wrapper(user, *args, **kwargs):
            if not user.get("is_authenticated", False):
                raise PermissionError("用户未登录")
            if role == "admin" and not user.get("is_admin", False):
                raise PermissionError("需要管理员权限")
            return func(user, *args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@login_required(role="admin")
def delete_user(user, user_id):
    print(f"管理员 {user['name']} 删除了用户 {user_id}")

user = {"name": "admin", "is_authenticated": True, "is_admin": True}
delete_user(user, 1001)

5. 日志记录装饰器

自动记录函数调用信息：

import logging
from functools import wraps

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def log_execution(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info(f"开始执行: {func.__name__}")
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            logging.info(f"成功执行: {func.__name__}")
            return result
        except Exception as e:
            logging.error(f"执行失败: {func.__name__}, 错误: {str(e)}")
            raise
    return wrapper

@log_execution
def process_data(data):
    if not data:
        raise ValueError("数据不能为空")
    return [x*2 for x in data]

process_data([1, 2, 3])

三、装饰器最佳实践

1. 始终使用@functools.wraps保留原函数元信息
2. 避免在装饰器中修改传入的参数
3. 装饰器嵌套顺序会影响执行顺序
4. 复杂的业务逻辑考虑使用类装饰器
5. 为装饰器编写清晰的文档字符串