实际应用中的装饰器示例
日志记录装饰器
装饰器的一个常见用例是记录函数调用。这对于调试、监控或审计目的可能很有用。
def log_function_call(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling {func.__name__} with args={args} and kwargs={kwargs}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@log_function_call
def add_numbers(a, b):
return a + b
result = add_numbers(2, 3)
print(result)
这将输出：
Calling add_numbers with args=(2, 3) and kwargs={}
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缓存装饰器
装饰器还可用于缓存代价高昂的函数调用结果，从而提高性能。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
return (fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2))
print(fibonacci(100))
functools 模块中的 lru_cache 装饰器提供了一种简单的方法来为函数结果实现最近最少使用（LRU）缓存。
访问控制装饰器
装饰器可用于对函数或方法实施访问控制，确保只有授权用户才能访问某些功能。
from functools import wraps
def require_admin(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
if not is_admin(args[0]):
raise ValueError("Access denied. You must be an admin.")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
class User:
def __init__(self, name, is_admin):
self.name = name
self.is_admin = is_admin
@require_admin
def delete_user(self, user_to_delete):
print(f"Deleting user: {user_to_delete.name}")
admin = User("LabEx", True)
regular_user = User("John", False)
admin.delete_user(regular_user) ## 可行
regular_user.delete_user(admin) ## 引发 ValueError
在这个示例中，require_admin 装饰器在允许操作继续之前，会检查调用 delete_user 方法的用户是否为管理员。
重试装饰器
装饰器还可用于为可能因临时问题（如网络错误或 API 速率限制）而失败的函数实现重试机制。
import time
from functools import wraps
def retry(max_retries=3, delay=1):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
retries = 0
while retries < max_retries:
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
print(f"Function {func.__name__} failed. Retrying... ({retries+1}/{max_retries})")
retries += 1
time.sleep(delay)
raise Exception(f"Maximum number of retries ({max_retries}) reached for function {func.__name__}")
return wrapper
return decorator
@retry(max_retries=3, delay=2)
def flaky_function():
## 模拟一个有 50% 几率失败的不可靠函数
if random.random() < 0.5:
raise Exception("Oops, something went wrong!")
return "Success!"
print(flaky_function())
在这个示例中，retry 装饰器会在引发异常之前，自动对 flaky_function 重试最多 3 次，每次尝试之间延迟 2 秒。
这些只是 Python 中装饰器众多实际应用用例中的几个示例。装饰器是一个强大且灵活的工具，可以帮助你编写更模块化、可维护和可重用的代码。
