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Python装饰器进阶 - 带参数装饰器与类装饰器
概述
在掌握装饰器基础后，进阶内容包括带参数的装饰器、functools.wraps保留元信息、类装饰器和多个装饰器叠加使用。这些高级技巧让装饰器更加强大和实用。
语法
代码示例
@decorator(arg)
def func():
pass带参数的装饰器
代码示例
def repeat(n):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(n):
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
return decorator
@repeat(3)
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
say_hello("Alice")functools.wraps
代码示例
from functools import wraps
def my_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@my_decorator
def my_function():
"""这是我的函数"""
pass
print(my_function.__name__)
print(my_function.__doc__)类装饰器
代码示例
class CountCalls:
def __init__(self, func):
self.func = func
self.count = 0
def __call__(self, *args, **kwargs):
self.count += 1
print(f"调用次数: {self.count}")
return self.func(*args, **kwargs)
@CountCalls
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
say_hello()注意事项
提示：带参数的装饰器需要三层嵌套函数。functools.wraps保留原函数的元信息。类装饰器通过__call__方法实现。多个装饰器从下到上依次执行。
小结
-
带参数的装饰器需要三层嵌套函数
-
functools.wraps保留原函数的元信息
-
类装饰器通过__call__方法实现
-
多个装饰器从下到上依次执行
练习题
练习1
编写装饰器retry(n)失败时重试n次
练习2
编写类装饰器Singleton实现单例模式
常见问题
带参数的装饰器为什么需要三层嵌套？
第一层接收装饰器参数，第二层接收被装饰的函数，第三层是实际的包装函数。三层结构分别对应不同层级的参数传递需求。
functools.wraps的作用是什么？
functools.wraps用于保留原函数的元信息，如函数名、文档字符串等。如果不使用wraps，被装饰后的函数会显示wrapper的信息而非原函数信息。
类装饰器和函数装饰器有什么区别？
类装饰器通过实现__call__方法来工作，可以保持状态信息（如调用次数），而函数装饰器通常依赖闭包变量来保持状态。类装饰器在需要维护复杂状态时更有优势。
多个装饰器的执行顺序是怎样的？
多个装饰器从下到上依次执行装饰过程，但实际调用时从上到下依次执行。理解这一顺序对于正确使用多层装饰非常重要。
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内容由AI创作，请仔细甄别
