装饰器是Python编程语言中相当高级的部分。与大多数事物一样，一旦掌握了它们的工作原理并使用了几次，它们就会非常简单，但作为初学者，它们可能会有点令人生畏和难以理解。只有理解了它解决的问题，你才能真正理解它。例如，我可以直接声明装饰器的定义：装饰器是一个函数，它将另一个函数作为参数并返回它的修改版本，以某种方式增强了它的功能。如果您已经知道装饰器是什么，那么定义就很清楚了，但如果您不知道，则可能不是。重要的是，这个定义本身并没有告诉你什么时候使用修饰符，或者没有它们Python会有多糟糕。示例我们将从一个假设场景开始，看看如果不使用装饰器会出现什么问题。在你上班的第一天，你的老板找到你并要求你编写一个将字符串转换为回文的函数：一个向前和向后读取相同内容的字符串。你可以这样写：defmake_palindrome(string):"""Makesapalindromicmirrorofastring."""returnstring+string[::-1]到目前为止一切顺利。一个小时后，老板要求提供更多功能：一个在任意字符串末尾添加一个字符串的credits函数，一个将一个字符串转换为另一个字符串的函数，以及一个在字符串中插入逗号的函数。您开始添加新函数：defadd_credits(string):"""将公司的信用添加到任何字符串的末尾。"""returnf"{string}（由ProStringInc.创建的字符串）"defsnake_to_camel(string):"""将snake_case中的字符串转换为驼峰命名法。"""words=string.split("_")iflen(words)>1:words=[words[0]]+[word.title()forwords[1:]]return"".join(words)definsert_commas(string,spacing=3):"""在每n个字符之间插入逗号。"""sections=[string[i:i+spacing]foriinrange(0,len(string),spacing)]return",".join(sections)但问题出现了。老板看了你的代码，提醒你这个函数必须能够接受整数作为输入，并且应该将它们转换为字符串。他建议在每个函数的开头添加一行，检查输入是否为整数，如果是则进行转换。这令人沮丧-你必须遍历每个函数并在开头添加类似这样的内容：ifisinstance(string,int):string=str(string)当我们有四个函数时这很好，但是如果我们有十个？让所有功能都以相同的两行开头违反了神圣的“不要重复自己”的法律格言。有没有办法只修改所有这些功能而不添加额外的代码？要了解如何做到这一点，让我们退后一步，看看Python函数。尽管Python函数有特殊的语法，但它只是一个对象，就像字符串或列表一样。您可以检查它们的属性，将它们分配给新变量，并且——至关重要的是——将它们作为参数传递给另一个函数。例如，你可以让一个函数接受另一个函数，并检查它是否有任何关键字参数：deffunc_has_kwargs(func):returnlen(func.__defaults__)>0不要担心__defaults__如果你还没有看到它，这里的要点是，一个将另一个函数作为参数的函数会检查它是否有任何关键字参数（即__default__属性的长度是否大于0）。否则，返回True，如果是，则返回False。现在回到我们的问题。我们有三个设计良好的字符串操作函数，我们需要修改它们，使它们也接受整数。我们需要的是一个新函数——一个将我们现有函数作为输入并创建一个检查整数的修改函数。我们需要一个装饰器函数：让我们仔细看看这里发生了什么。accept_integers是我们的修饰函数——它接受一个函数作为输入并返回另一个函数作为输出。在它的主体中，它创建了一个新函数，该函数应该完成输入函数所做的一切，但在开始时有一个额外的步骤。如果查看此函数的主体，您会发现它会检查给定的字符串是否为整数，如果是则进行转换，然后将此字符串传递给原始函数。这里缺少一个步骤——我们需要实际使用这个装饰器：标准形式最后，值得指出的是，虽然上述语法完全有效，但Python以@符号的形式提供了快捷方式。您可以将@accept_integers添加到任何函数之前来装饰它：这是将一个函数传递给另一个函数的另一种方式。在幕后，当Python看到@符号时，它会为您执行装饰器的调用。许多Python库提供装饰器来快速增强您编写的功能，而无需键入大量重复代码。我们对装饰器和所有新编程功能的建议是，首先学会识别您使用该功能的情况——它解决的问题，以及你没有解决的问题——然后了解它是如何工作的。像往常一样，真正理解的唯一方法是自己写一个。所以去吧，后浪。文渊网，仅供学习，侵删。学习Python的路上肯定会遇到困难，不要慌张，我这里有一套学习资料，包括40+电子书，800+教学视频，涉及Python基础、爬虫、框架、数据分析、机学习等等，别怕你学不会！https://shimo.im/docs/JWCghr8...《Python学习资料》关注公众号【蟒圈】，每日优质文章推送。
