python装饰器底层原理详解

下面是对于“python装饰器底层原理详解”的一份攻略，内容包含了装饰器的概念及使用，以及装饰器的底层原理。

什么是装饰器？

装饰器是Python中的一个重要特性，它实际上就是一个函数。在Python中，函数是一等公民，也就是说，函数可以作为参数传递，同时也可以作为返回值被返回。装饰器本质上就是一个高阶函数（接收一个函数作为参数同时返回一个函数），这个接收和返回的过程是在不影响原函数逻辑的同时，实现对原函数的拓展或增强。

装饰器的使用

基础

首先，我们来看一个最基本的装饰器示例：

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("在函数调用之前进行一些准备工作")
        func()
        print("在函数调用之后进行一些善后工作")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

上述代码中，我们定义了一个名为 my_decorator 的装饰器函数，这个函数接收一个参数 func，这个参数是原来的函数。装饰器函数返回一个名为 wrapper 的函数，这个函数包装了原来的函数，并在调用前后进行了一些操作（比如打印了一些信息）。接着，我们定义了一个名为 say_hello 的函数，并在其上方使用了 my_decorator 装饰器，这样，say_hello 函数就被“装饰”了。最后，我们调用 say_hello 函数，实际上相当于调用了 wrapper 函数，在这个函数内部，首先打印了一些信息，接着调用了原来的 say_hello 函数，在原来函数完成后，又打印了一些信息。

应用

计时器

下面我们来看一个使用装饰器实现一个计时器的示例：

import time

def timing_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("函数%s执行时间为%s秒" % (func.__name__, str(end_time - start_time)))
        return result
    return wrapper

@timing_decorator
def slow_func():
    time.sleep(2)

slow_func()

在上述代码中，我们通过装饰器计算了 slow_func 方法的每次调用时间，这样我们就可以更加直观的观察到函数的性能情况。

权限验证

在实际开发中，可能需要通过权限验证来控制访问某些接口，下面我们来看一个示例：

def auth_decorator(func):
    def wrapper(username, password):
        # 模拟权限验证
        if username != "admin" or password != "123456":
            raise Exception("权限验证失败")
        func()
    return wrapper

@auth_decorator
def target_func():
    print("执行目标函数")

target_func("admin", "123456")

在上述代码中，auth_decorator 装饰器实际上进行了权限验证，只有当 username 和 password 符合要求才会执行 target_func 函数。这样可以有效的进行接口权限控制。

装饰器的底层原理

在上述示例中，我们已经详细的了解了装饰器的使用方法，下面，我们来探讨一下装饰器的底层实现原理。实际上，在 Python 中，使用装饰器的方式相当于在原来的函数上面增加一层函数嵌套。举个例子，比如我们的编写一个装饰器 my_decorator，并在某个函数中进行装饰：

@my_decorator
def target_func():
    print("执行目标函数")

相当于：

def target_func():
    print("执行目标函数")

target_func = my_decorator(target_func)

很明显，当我们调用 target_func 函数时，实际上调用的是 my_decorator 函数返回的 wrapper 函数。这个 wrapper 函数包含了对于原始函数的增强，实现了对原函数的“装饰”。这个机制可以实现对于原函数的拓展，而不会对原函数本身产生影响，同时也可以透明的实现拓展的过程，不会对外部程序造成影响。

总结

装饰器是Python中非常重要的特性之一，掌握了装饰器的使用方法及底层实现原理对于我们提高代码的可维护性以及性能优化都有着非常大的作用。在实际开发中，可以通过装饰器来实现权限验证、数据缓存、计时器等功能。在使用装饰器的时候，我们要注意尽量保证装饰器本身封装良好，同时对于原函数的参数、返回值以及各种异常情况都应该进行考虑。