Python装饰器有哪些最佳实践

Python装饰器是一种强大的工具，它允许你在不修改函数代码的情况下，增加函数的功能。以下是一些关于Python装饰器的最佳实践：

装饰器的基本用法

装饰器是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。装饰器的基本用法包括日志记录、性能测试、权限验证等。

def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Function {func.__name__} finished")
        return result
    return wrapper

@log_decorator
def add(a, b):
    return a + b

add(3, 4)

使用`functools.wraps`保留原函数的信息

当使用装饰器时，原函数的元信息（如函数名、文档字符串等）可能会丢失。使用functools.wraps可以保留这些信息。

from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

greet("World")

带参数的装饰器

带参数的装饰器允许你根据传入的参数动态修改装饰器的行为。

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

@repeat_decorator(3)
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

类装饰器

类装饰器是装饰类的特殊装饰器，它通过实现__call__方法来允许类的实例像函数一样被调用。

class Cache:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.cache = {}

    def __call__(self, *args):
        if args in self.cache:
            print("从缓存中获取结果")
            return self.cache[args]
        result = self.func(*args)
        self.cache[args] = result
        return result

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

print(fibonacci(50))

装饰器的执行顺序

装饰器的执行顺序是从下往上的，即最内层的装饰器先执行，然后是外层的装饰器。

注意事项

装饰器应尽量简单，避免过度装饰。
装饰器可能会影响代码的可读性，因此应谨慎使用。

通过遵循这些最佳实践，你可以更有效地使用Python装饰器来增强你的代码功能，同时保持代码的清晰和可维护性。

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