python 装饰器深入

装饰器是 Python 中常用的一个概念，它是一种函数，可以让其他函数在不修改功能的前提下，增加额外的功能。

Python 的装饰器是基于闭包和函数式编程思想的实现方法。从语法上看，装饰器就是一个普通的 Python 函数，但是它有一个特殊的语法，通过在函数定义前添加 @ 符号和装饰器函数名称来使用。

@decorator_funcdef my_func(x, y):...

这种用法可以简化函数调用的过程，也可以提高代码的可读性和可维护性。不过，装饰器并不是一个容易理解和使用的概念，使用错误可能会造成一些不可预见的后果。

在深入了解装饰器之前，我们先看一个简单的例子：

def debug(func):def wrapper(*args, **kwargs):print("Calling function: {
}
".format(func.__name__))return func(*args, **kwargs)return wrapper@debugdef add(x, y):return x + yadd(2, 3)

这段代码定义了一个名为 debug 的装饰器函数，它可以用来输出被修饰函数（add）的名称，并返回被修饰函数的结果。使用 @debug 装饰器来修饰 add 函数，可以使得 add 函数的调用自动增加输出调试信息的功能。

上述例子里，参数为 *args 和 **kwargs 的 wrapper 函数是一个通用的装饰器实现，可以用来修饰任何函数。这种实现方式使得装饰器可以像普通函数一样灵活地适用于不同的场景。

不过这种实现方式存在一些问题。例如它没有正确处理原函数的返回值的类型及其它属性（例如函数名称、注释等）。这时候，我们需要使用 functools 模块提供的装饰器辅助函数，比如 wraps。

from functools import wrapsdef debug(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):print("Calling function: {
}
    ".format(func.__name__))return func(*args, **kwargs)return wrapper@debugdef add(x, y):return x + yadd(2, 3)

这个新的实现方式使用了 Python 的内建装饰器，保证被修饰函数的属性正确继承自原函数。

除了这些问题之外，装饰器还有其他一些高级用法，例如使用装饰器来实现单例模式、缓存、日志等常见功能。通过对这些高级用法的深入学习，可以进一步理解装饰器的工作方式，提高代码的效率和可重用性。

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