Python，十個高效有用的裝飾器

作者：老朱2000 2025-07-01 09:46:30

開發

在實際應用中，我們只需在目標函數或類之前添加 @ 符號，即可快速便捷地應用裝飾器。接下來，開發常用的10種裝飾器示例代碼：

在 Python 編程領域，裝飾器是一種極具威力的工具，它如同為函數或類披上了一層神奇的外衣，能夠在不修改原始代碼的前提下，巧妙地更改或強化其行為表現。

本質上，裝飾器是一個函數，它以其他函數或類作為輸入參數，經處理后返回一個新的函數或類。

在實際應用中，我們只需在目標函數或類之前添加 @ 符號，即可快速便捷地應用裝飾器。

接下來，開發常用的10種裝飾器示例代碼：

1. @timer

用于統計函數執行時間，對性能分析極為有利，可迅速定位代碼中的性能瓶頸。

import time

def timer(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"{func.__name__} 耗時: {end - start:.4f}s")
        return result
    return wrapper

2. @debug

在調試過程中，該裝飾器可打印函數的參數及返回值，便于我們迅速找到問題根源。

def debug(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"[DEBUG] {func.__name__} args: {args}, kwargs: {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"[DEBUG] {func.__name__} returned: {result}")
        return result
    return wrapper

3. @retry

當網絡請求等操作失敗時，此裝飾器能自動進行重試，有效增強程序的魯棒性。

def retry(max_attempts=3, delay=1):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for attempt in range(max_attempts):
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except Exception as e:
                    print(f"Attempt {attempt + 1} failed: {e}")
                    time.sleep(delay)
            raise Exception("Max retries exceeded")
        return wrapper
    return decorator

4. @deprecated

用于標記已過時的函數，提醒用戶及時替換為新函數。

import warnings

def deprecated(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        warnings.warn(f"{func.__name__} is deprecated", DeprecationWarning)
        return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return wrapper

5. @permission

Web API 中，用于檢查用戶是否具備相應的權限，如是否為 admin 角色。

def permission(perm):
   def decorator(func):
       def wrapper(user, *args, **kwargs):
           if user.permission != perm:
               raise PermissionError("Access denied")
           return func(user, *args, **kwargs)
       return wrapper
   return decorator

6. @validate

確保輸入數據符合預期的格式，如數據類型、范圍等，若不符合則拋出異常。

def validate(*validators):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for i, val in enumerate(args):
                if not validators[i](val):
                    raise ValueError(f"Invalid argument: {val}")
                return func(*args, **kwargs)
            return wrapper
        return decorator
    return decorator

7. @login

確保用戶已認證登錄，防止未經授權的操作。

def login(func):
    def wrapper(user, *args, **kwargs):
        if not user.is_authenticated:
            raise Exception("User not logged in")
        return func(user, *args, **kwargs)
    return wrapper

8. @log_results

將函數輸出持久化保存，方便后續查看函數運行結果。

def log_results(filename):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            result = func(*args, **kwargs)
            with open(filename, "a") as f:
                f.write(f"{func.__name__}: {result}\n")
            return result
        return wrapper
    return decorator

9. @rate_limit

限制 API 調用頻率，防范 DDoS 攻擊或 API 被濫用。

from redis import Redis

redis = Redis()

def rate_limit(key, limit=100, period=3600):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            count = redis.get(key) or0
            if int(count) >= limit:
                raise Exception("API rate limit exceeded")
            redis.incr(key, 1)
            redis.expire(key, period)
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

10. @singleton

確保一個類只有一個實例，在特定場景下非常有用。

def singleton(cls):
    instances = {}
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if cls not in instances:
            instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
        return instances[cls]
    return wrapper

熟練掌握裝飾器的運用，能夠極大簡化開發流程，使代碼更加健壯可靠。在大型項目開發中，借助裝飾器實現關注點分離，如將日志記錄、權限管理等功能與核心業務邏輯分開處理，可顯著提升開發效率。

責任編輯：趙寧寧來源：程序員老朱

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