Python中的装饰器(@)用法详解

### Python 装饰器简介

装饰器是 Python 编程中非常强大的特性之一。它允许你在不修改原有函数代码的前提下，动态地为函数添加新的行为。通过装饰器，你可以在函数调用之前或之后执行特定的操作。

#### 示例：基本装饰器

下面是一个简单的装饰器示例，展示了如何在函数执行前后添加额外的操作。

```python
# 定义一个装饰器函数，接收另一个函数作为参数
def my_decorator(func):
# 定义一个内部函数，用于包裹原始函数
def wrapper():
print("在执行函数前做一些准备工作")
func() # 执行原始函数
print("在执行函数后进行清理工作")
return wrapper

# 定义一个需要装饰的普通函数
def my_function():
print("我是需要装饰的函数")

# 使用装饰器对函数进行包装
my_function = my_decorator(my_function)

# 调用装饰后的函数
my_function()
```

输出结果如下：

```
在执行函数前做一些准备工作
我是需要装饰的函数
在执行函数后进行清理工作
```

#### 使用 @ 符号简化装饰器应用

Python 提供了 `@` 符号来简化装饰器的使用。你可以直接在函数定义上方使用 `@decorator_name` 来应用装饰器。

```python
# 定义装饰器函数
def my_decorator(func):
def wrapper():
print("在执行函数前做一些准备工作")
func()
print("在执行函数后进行清理工作")
return wrapper

# 使用 @ 符号应用装饰器
@my_decorator
def my_function():
print("我是需要装饰的函数")

# 直接调用函数
my_function()
```

这种方式不仅简洁，而且更具可读性。

#### 处理函数元数据

当你使用装饰器时，默认情况下，被装饰函数的名称、文档字符串等元数据会被替换为装饰器内部函数的元数据。为了保留原始函数的元数据，可以使用 `functools.wraps` 装饰器。

```python
from functools import wraps

def my_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper():
print("在执行函数前做一些准备工作")
func()
print("在执行函数后进行清理工作")
return wrapper

@my_decorator
def my_function():
"""这是我的函数的文档字符串"""
print("我是需要装饰的函数")

print(my_function.__name__) # 输出: my_function
print(my_function.__doc__) # 输出: 这是我的函数的文档字符串
```

#### 实际应用场景

装饰器广泛应用于各种场景，如权限验证、日志记录、性能监控等。以下是一个基于装饰器的权限验证示例：

```python
from functools import wraps

def requires_auth(f):
@wraps(f)
def decorated(*args, **kwargs):
auth = kwargs.get('auth')
if not auth:
return "未授权访问"
return f(*args, **kwargs)
return decorated

@requires_auth
def sensitive_data(auth=None):
return "敏感数据"

print(sensitive_data()) # 输出: 未授权访问
print(sensitive_data(auth=True)) # 输出: 敏感数据
```

通过上述例子可以看出，装饰器能够极大地简化代码结构，并提高代码的可维护性和复用性。