1.2.12. 装饰器¶
装饰器(decorator)是一种设计模式,用于在不修改现有代码的情况下,向函数或方法添加功能。装饰器本质上是一个高阶函数(一个接受函数作为参数的函数),它返回一个新的函数,该函数通常扩展了原始函数的功能。
自定义装饰器¶
函数:
def my_decorator(func):
def wrapper():
print("Something is happening before the function is called.")
func()
print("Something is happening after the function is called.")
return wrapper
@my_decorator 语法
示例:
@my_decorator
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
上面示例相当于:
def say_hello():
print("Hello!")
decorated_hello = my_decorator(say_hello)
decorated_hello()
带参数的函数装饰器¶
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Something is happening before the function is called.")
result = func(*args, **kwargs)
print("Something is happening after the function is called.")
return result
return wrapper
@my_decorator
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
say_hello("Alice")
输出:
Something is happening before the function is called.
Hello, Alice!
Something is happening after the function is called.
类装饰器¶
类装饰器是装饰整个类,而不是类中的单个方法。类装饰器的实现需要实现 __call__ 和 __init__ 方法。例如:
示例参见
demo_python
@overload¶
typing 模块中的一个装饰器,用于定义函数重载(function overloading)。
函数重载允许在同一作用域中定义多个同名函数,但这些函数的参数类型或数量不同。在 Python 中,实际的运行时并不支持函数重载,但通过 @overload 装饰器,可以在静态类型检查工具(如 mypy)中实现类似的功能。
用法¶
@overload 只能与类型提示一起使用,它不会实际实现函数逻辑,而是仅用于提供类型信息。具体的实现应该放在没有 @overload 装饰器的函数定义中。
注意事项¶
仅用于类型检查:@overload 装饰器不会实际生成不同的函数版本,它只是用于类型检查工具来识别不同的签名。
实现必须单独定义:真正的函数实现必须在所有 @overload 定义之后,并且不能使用 @overload 装饰器。
参数和返回类型的一致性:@overload 装饰器定义的参数和返回类型应该在实际实现中得到正确处理。
示例¶
from typing import overload, Union
@overload
def process(value: int) -> str:
...
@overload
def process(value: str) -> int:
...
def process(value: Union[int, str]) -> Union[str, int]:
if isinstance(value, int):
return str(value)
elif isinstance(value, str):
return len(value)
else:
raise TypeError("Unsupported type")
# 示例调用
print(process(123)) # 输出: "123"
print(process("abc")) # 输出: 3
process 函数有两个重载版本,一个接收 int 类型参数并返回 str,另一个接收 str 类型参数并返回 int。实际的函数实现结合了这两种情况,并根据输入的类型进行相应的处理。