引言
装饰器模式是Python中一种非常实用的设计模式，它允许我们在不修改原函数或类的基础上为其添加新的功能。这种非侵入式的方式不仅提高了代码的复用性，还使得程序更加模块化和易于维护。无论是进行权限校验、记录日志还是缓存计算结果等场景下，装饰器都能大显身手。
基础语法介绍
在深入探讨之前，让我们先来了解一些关于装饰器的基础知识。装饰器本质上是一个接受函数作为参数并返回新函数的函数。通过这种方式，我们可以在不改变原有函数逻辑的前提下，为它增添额外的行为。
定义一个简单的装饰器
def my_decorator(func):def wrapper():print("Something is happening before the function is called.")func()print("Something is happening after the function is called.")return wrapper@my_decorator
def say_hello():print("Hello!")say_hello()
在这段代码中，@my_decorator是装饰器的语法糖，它等价于执行了say_hello = my_decorator(say_hello)操作。当调用say_hello()时，实际上是在执行经过装饰后的新函数wrapper()。
基础实例
接下来，让我们通过一个具体例子来看看如何使用装饰器来简化日志记录的过程。
假设我们需要为多个函数添加日志打印的功能，如果手动在每个函数内部添加打印语句将会非常繁琐且不易维护。这时，装饰器就能派上用场了。
问题描述
为多个不同的函数添加统一的日志记录逻辑。
代码示例
import loggingdef log_function_call(func):def wrapper(*args, **kwargs):logging.info(f"Calling {func.__name__} with args: {args}, kwargs: {kwargs}")result = func(*args, **kwargs)logging.info(f"{func.__name__} returned: {result}")return resultreturn wrapper@log_function_call
def add(a, b):return a + b@log_function_call
def multiply(a, b):return a * bprint(add(3, 4))
print(multiply(3, 4))
通过定义一个通用的装饰器log_function_call，我们可以轻松地为任何函数添加日志记录功能，极大地提升了开发效率。
进阶实例
当涉及到更复杂的业务逻辑时，装饰器同样可以发挥重要作用。比如，在Web开发中，我们经常需要对用户请求进行权限验证。下面这个例子展示了如何使用装饰器实现基于角色的访问控制（RBAC）。
问题描述
设计一个系统，根据用户的权限级别决定是否允许其访问特定资源。
高级代码实例
from functools import wrapsusers = {"alice": "admin", "bob": "guest"}def require_role(role):def decorator(view_func):@wraps(view_func)def wrapper(user, *args, **kwargs):if users.get(user) != role:return f"User {user} does not have the required role."return view_func(user, *args, **kwargs)return wrapperreturn decorator@require_role("admin")
def manage_users(user):return f"{user} is managing users."@require_role("guest")
def read_articles(user):return f"{user} is reading articles."print(manage_users("alice"))
print(read_articles("bob"))
这里我们使用了functools.wraps来保留原始函数的信息（如名称、文档字符串等），这对于调试和使用帮助文档非常重要。
实战案例
在实际项目中，装饰器的应用远不止上述这些。例如，在Django框架中，@login_required就是一个典型的装饰器，用于确保只有登录用户才能访问某些视图。
案例背景
开发一款在线教育平台，需要保证只有注册用户能够观看课程视频。
解决方案
利用Django自带的@login_required装饰器来保护特定的视图函数。
代码实现
from django.contrib.auth.decorators import login_required@login_required
def watch_video(request, video_id):# 视频播放逻辑...pass
通过这种方式，我们无需在每个视图中重复编写用户认证逻辑，极大地简化了代码结构，并提高了安全性。
扩展讨论
除了本文提到的内容之外，装饰器还有许多值得探索的地方。比如，它可以与其他设计模式结合使用，创造出更多有趣且实用的功能；或者利用装饰器的灵活性来实现AOP（面向切面编程）思想，进一步提升代码的组织性和可读性。希望今天的分享能够激发你对Python装饰器的兴趣，在今后的开发过程中多多尝试和运用这一强大工具！