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如何使用 Decorator 装饰器来增强类的功能并实现元编程?

紅蓮之龍
发布: 2025-09-24 21:32:01
原创
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装饰器可修饰类和方法,实现功能增强与元编程。通过类装饰器可自动添加repr方法、注册子类等;通过方法装饰器可实现计时、日志、权限控制等功能,结合functools.wraps可保留函数元信息,提升可维护性。

如何使用 decorator 装饰器来增强类的功能并实现元编程?

在 Python 中,装饰器(Decorator)不仅能修饰函数,还能用于类和方法,实现功能增强与元编程。通过装饰类或类中的方法,可以在不修改原始代码的前提下动态添加行为,比如日志记录、权限检查、性能监控等。

使用类装饰器增强类功能

类装饰器接收一个类作为参数,并返回一个新的类或修改后的类。这种方式适合在类定义时注入通用逻辑。

例如,为类自动添加一个 repr 方法:

def add_repr(cls): def __repr__(self): return f"{cls.__name__}({', '.join(f'{k}={v}' for k, v in self.__dict__.items())})" cls.__repr__ = __repr__ return cls

@add_repr
class Person:
def init(self, name, age):
self.name = name
self.age = age

p = Person("Alice", 30)
print(p) # 输出: Person(name=Alice, age=30)

装饰类中的方法

更常见的是装饰类的特定方法,比如用装饰器实现计时、缓存或权限控制。

定义一个计时装饰器:

import time

def timer(func):
def wrapper(*args, *kwargs):
start = time.time()
result = func(
args, **kwargs)
duration = time.time() - start
print(f"{func.name} 执行耗时: {duration:.4f} 秒")
return result
return wrapper

class DataProcessor:
@timer
def process(self):
time.sleep(1)
return "处理完成"

dp = DataProcessor()
dp.process() # 输出执行时间

结合元编程实现高级控制

装饰器可以访问类的属性和方法,实现类似元类的部分功能,但更简洁。比如自动注册子类,或验证类结构。

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以下示例使用装饰器注册类到全局列表:

registry = []

def register(cls):
registry.append(cls)
return cls

@register
class ServiceA:
pass

@register
class ServiceB:
pass

print(registry) # [ServiceA, ServiceB]

这种模式常用于插件系统或框架中,自动发现可用组件。

使用 functools.wraps 保持函数元信息

在装饰类方法时,建议使用 functools.wraps 保留原方法的元数据,避免调试困难。

from functools import wraps

def logged(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, *kwargs):
print(f"调用 {func.name}")
return func(
args, **kwargs)
return wrapper

class Calculator:
@logged
def add(self, a, b):
return a + b

这样 add.__name__ 仍为 'add',而不是 'wrapper'。

基本上就这些。装饰器提供了一种清晰、可复用的方式来扩展类的行为,同时支持元编程场景下的自动化和结构控制。关键是理解装饰器如何在类创建过程中介入,并合理利用闭包和属性操作。

以上就是如何使用 Decorator 装饰器来增强类的功能并实现元编程?的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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