装饰器（Decorators）提案的最终形态与在类、方法上的高级应用

装饰器：给你的代码穿上高定礼服 💃

各位观众老爷，晚上好！欢迎来到今天的“代码高定秀”！我是你们的老朋友，Bug终结者，兼代码裁缝师——Bugzilla！

今天我们要聊聊一个神奇的东西，它可以让你的代码瞬间气质提升，逼格爆表，那就是——装饰器（Decorators）！

说起装饰器，很多小伙伴可能会觉得，哇，听起来好高深莫测！其实不然，装饰器就像给你的函数或者类穿上一件量身定制的高级礼服，瞬间让它闪耀夺目。

什么是装饰器？

让我们先用大白话来解释一下：

想象一下，你有一个普通的函数，比如一个计算加法的函数：

def add(x, y):
  return x + y

它兢兢业业地完成着加法任务，朴实无华。但是，有一天，你想给它增加一些额外的功能，比如：

在函数执行前后打印日志，记录函数调用信息。
对函数返回值进行校验，确保返回结果的正确性。
对函数进行性能分析，统计函数执行时间。

如果你直接修改add函数的代码，会显得很臃肿，而且如果以后你又想修改这些额外功能，就得再次修改add函数。这样一来，代码的可维护性就会大大降低。

这时候，装饰器就派上用场了！它可以在不修改add函数本身代码的情况下，给它增加额外的功能。

装饰器的本质：函数闭包的语法糖

装饰器本质上就是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。这个新的函数通常会包裹（wrap）原始函数，并在调用原始函数之前或之后执行一些额外的操作。

这听起来有点绕，我们来拆解一下：

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。
被装饰函数： 这个函数是我们要增加额外功能的原始函数。
包裹函数： 这是装饰器函数返回的新函数，它包裹了原始函数，并在调用原始函数之前或之后执行一些额外的操作。

用一个更形象的比喻：装饰器就像一个包装盒，你把原始函数放进包装盒里，包装盒上印着一些额外的说明或者功能。

装饰器的语法：@符号的魔力

Python 提供了简洁的语法来使用装饰器，那就是 @ 符号。

@decorator_function
def my_function():
  # 函数体
  pass

这段代码等价于：

my_function = decorator_function(my_function)

也就是说，@decorator_function 就像一个语法糖，它简化了手动调用装饰器函数的过程。

一个简单的装饰器例子：日志记录

让我们来写一个简单的装饰器，用于记录函数的调用信息：

import functools

def log_execution(func):
  @functools.wraps(func) # 重要！保留原始函数的元信息
  def wrapper(*args, **kwargs):
    print(f"Calling function: {func.__name__} with arguments: {args}, {kwargs}")
    result = func(*args, **kwargs)
    print(f"Function {func.__name__} returned: {result}")
    return result
  return wrapper

@log_execution
def add(x, y):
  """Adds two numbers together."""
  return x + y

result = add(3, 5)
print(f"Result: {result}")

输出结果：

Calling function: add with arguments: (3, 5), {}
Function add returned: 8
Result: 8

可以看到，我们没有修改 add 函数的任何代码，就成功地给它增加了日志记录的功能。

解释：

log_execution 是我们的装饰器函数，它接收一个函数 func 作为参数。
@functools.wraps(func) 是一个重要的装饰器，它可以保留原始函数的元信息，比如函数名、文档字符串等。如果不使用 functools.wraps，被装饰后的函数 add 的 __name__ 属性将会变成 wrapper，这可能会导致一些问题。
wrapper 是包裹函数，它在调用原始函数 func 之前和之后打印日志信息。
@log_execution 将 log_execution 装饰器应用到 add 函数上。

装饰器的进阶应用：类装饰器

装饰器不仅可以装饰函数，还可以装饰类！类装饰器可以用来修改类的行为，或者给类的实例添加一些额外的功能。

例子：单例模式

单例模式是一种设计模式，它保证一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。我们可以使用装饰器来实现单例模式：

def singleton(cls):
  instances = {}
  def get_instance(*args, **kwargs):
    if cls not in instances:
      instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
    return instances[cls]
  return get_instance

@singleton
class DatabaseConnection:
  def __init__(self, host, port):
    self.host = host
    self.port = port
    print(f"Connecting to database at {host}:{port}")

  def query(self, sql):
    print(f"Executing SQL query: {sql}")

db1 = DatabaseConnection("localhost", 5432)
db2 = DatabaseConnection("localhost", 5432)

print(db1 is db2)  # True

输出结果：

Connecting to database at localhost:5432
True

可以看到，DatabaseConnection 类只能被实例化一次，db1 和 db2 指向的是同一个实例。

解释：

singleton 是我们的类装饰器，它接收一个类 cls 作为参数。
instances 是一个字典，用于存储类的实例。
get_instance 函数检查类是否已经有实例，如果没有，则创建一个新的实例并存储在 instances 字典中。
@singleton 将 singleton 装饰器应用到 DatabaseConnection 类上。

方法装饰器：给你的方法穿上盔甲 🛡️

除了装饰类，我们还可以装饰类的方法！方法装饰器可以用来修改方法的行为，或者给方法添加一些额外的功能，比如权限验证、参数校验等。

例子：权限验证

假设我们有一个 Blog 类，只有管理员才能发布文章。我们可以使用方法装饰器来实现权限验证：

def require_admin(func):
  @functools.wraps(func)
  def wrapper(self, *args, **kwargs):
    if self.user_role != "admin":
      raise PermissionError("Only admins can perform this action.")
    return func(self, *args, **kwargs)
  return wrapper

class Blog:
  def __init__(self, user_role):
    self.user_role = user_role

  @require_admin
  def publish_article(self, title, content):
    print(f"Publishing article: {title}")
    # 发布文章的逻辑

try:
  blog1 = Blog("user")
  blog1.publish_article("My First Post", "This is the content of my first post.")
except PermissionError as e:
  print(f"Error: {e}")

blog2 = Blog("admin")
blog2.publish_article("Admin Post", "This is an admin post.")

输出结果：

Error: Only admins can perform this action.
Publishing article: Admin Post

可以看到，普通用户无法发布文章，只有管理员才能发布。

解释：

require_admin 是我们的方法装饰器，它接收一个方法 func 作为参数。
wrapper 函数检查用户的角色是否为 "admin"，如果不是，则抛出一个 PermissionError 异常。
@require_admin 将 require_admin 装饰器应用到 publish_article 方法上。

装饰器的高级技巧：带参数的装饰器

有时候，我们希望装饰器能够接收一些参数，以便更灵活地控制装饰器的行为。我们可以使用一个函数来生成装饰器，这个函数接收参数，并返回一个装饰器函数。

例子：重试机制

假设我们有一个函数，它可能会因为网络问题或者其他原因而执行失败。我们可以使用一个带参数的装饰器来实现重试机制：

import time

def retry(max_attempts, delay=1):
  def decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
      attempts = 0
      while attempts < max_attempts:
        try:
          return func(*args, **kwargs)
        except Exception as e:
          print(f"Attempt {attempts + 1} failed: {e}")
          attempts += 1
          time.sleep(delay)
      print(f"Function failed after {max_attempts} attempts.")
      return None  # Or raise the exception
    return wrapper
  return decorator

@retry(max_attempts=3, delay=2)
def unreliable_function():
  import random
  if random.random() < 0.5:
    raise Exception("Something went wrong!")
  print("Function executed successfully!")
  return "Success!"

result = unreliable_function()
print(f"Result: {result}")

输出结果（可能因为随机数而有所不同）：

Attempt 1 failed: Something went wrong!
Attempt 2 failed: Something went wrong!
Attempt 3 failed: Something went wrong!
Function failed after 3 attempts.
Result: None

或者：

Function executed successfully!
Result: Success!

解释：

retry 是一个函数，它接收 max_attempts 和 delay 作为参数，并返回一个装饰器函数 decorator。
decorator 接收一个函数 func 作为参数，并返回一个包裹函数 wrapper。
wrapper 函数会尝试执行 func 函数，如果执行失败，则会重试，直到达到最大重试次数。
@retry(max_attempts=3, delay=2) 将 retry 装饰器应用到 unreliable_function 函数上，并传递了参数 max_attempts=3 和 delay=2。

装饰器的最佳实践

使用 functools.wraps 保留原始函数的元信息。 这可以避免一些潜在的问题，比如函数名错误、文档字符串丢失等。
避免过度使用装饰器。 过多的装饰器会使代码难以理解和调试。
编写清晰的文档。 解释装饰器的作用、参数以及使用方法。
使用装饰器来分离关注点。 将横切关注点（比如日志记录、权限验证、性能分析）从核心业务逻辑中分离出来，可以提高代码的可维护性。

总结

装饰器是一种强大的工具，它可以让你在不修改原始代码的情况下，给函数或者类增加额外的功能。它们是函数闭包的语法糖，可以用来实现各种各样的功能，比如日志记录、权限验证、单例模式、重试机制等等。

掌握装饰器的使用方法，可以让你写出更简洁、更优雅、更易于维护的代码。

希望今天的“代码高定秀”能够帮助你更好地理解装饰器！感谢大家的观看！下次再见！ 👋

装饰器：给你的代码穿上高定礼服 💃

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