Python函数怎么返回矩阵 python函数怎么调试

装饰器是通过高阶函数动态增强函数行为的技术，利用函数是一等公民的特性，以@语法糖实现包装逻辑。

Python的装饰器提供了一种非常优雅且强大的方式来修改或增强函数、方法甚至类的行为，而直接补充了它们原有的代码。说白了，它就是一个“包装器”，在不接触接触核心逻辑的前提下，给函数装备新衣服，赋予新的能力。

装备装饰器动态修改函数行为，核心装饰器本身就是一个可行的函数作为参数，并返回理解一个新函数（通常是内部定义的包装器登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制函数）的“高层函数”。这个包装器登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后函数复制会执行一些额外的逻辑，然后（或在特定条件下）调用原始函数。

一个最简单的装饰器包装原理长这样：import timedef log_execution_time(func)： def wrapper(*args， **kwargs)： start_time = time.time() result = func(*args， **kwargs) # 调用原始函数 end_time = time.time() print(fquot；函数 '{func.__name__}' 执行时间： {end_time - start_time：.4f} 秒quot；) 返回结果 returnwrapper# 使用装饰器@log_execution_timedef my_complex_calculation(a， b)： time.sleep(0.5) # 模拟运行操作 return a * b# 调用被装饰的函数 print(fquot；计算结果： {my_complex_calculation(10， 20)}quot；)#说明，@log_execution_time 等价于 my_complex_calculation = log_execution_time(my_complex_calculation)登录后复制

大概代码展示了如何通过log_execution_time登录后复制装饰器，在不修改my_complex_calculation登录后复制函数体的情况下，给它加上了匹配功能。wrapper登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制函数这里就是行为的核心，它在调用原函数前后插入了计时逻辑。

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；装饰器的工作原理是什么？

在我看来，理解装饰器，首先得明白Python里函数是“一等公民”这件事。这意味着函数可以像普通变量一样被赋值、作为参数传递、甚至作为另一个函数的返回值。装饰器就利用了这一点。

当你写@decorator_name登录后复制在上面的一个函数定义时，Python解释器做的事情，其实就是把这个函数对象作为参数传给decorator_name登录后复制登录后复制这个函数，然后把decorator_name登录后复制登录后复制返回的新函数重新赋值给原来的函数名。举个例子：@my_decoratordef say_hello()： print(quot；Hello!quot；)登录后复制

这行代码在运行时，等价于：def say_hello()： print(quot；Hello!quot；)say_hello = my_decorator(say_hello)登录后复制

所以，my_decorator登录后复制函数需要接受一个函数作为输入，并且必须返回一个函数作为输出。通常，这个返回的函数是一个内部定义的包装登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制（或内部登录后复制登录）函数，它“闭包”了外部作用域的变量，特别是那个被装饰的原始函数。包装登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制函数才是真正执行你想要的新行为的地方，它在执行新的行为后，会适时调用原始函数。这种机制巧妙地实现了行为的“注入”和“包装”。如何编写一个带参数的装饰器？

有时候，我们装饰器本身也能接受一些配置参数，比如一个重试装饰器，我们想指定重试的次数。这时候希望，装饰器就需要多层图层，变成一个

结构上，它会是三层：最外层函数负责接收装饰器参数，它返回一个真正的装饰器（第二层），这个真正的装饰器再返回执行实际逻辑的包装登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制登录后复制函数（第三层）。

import timeimport functoolsdef retry(max_attempts=3，delay=1)： def Decorator(func)： @functools.wraps(func) # 保持原函数的元数据 defwrapper(*args， **kwargs)： attempts = 0 while attempts lt； max_attempts： try： return func(*args， **kwargs) except Exception as e： attempts = 1 print(fquot；尝试失败({attempts}/{max_attempts})： {e}quot；) if attempts lt； max_attempts： time.sleep(delay) raise RuntimeError(fquot；函数 '{func.__name__}' 在 {max_attempts} 次尝试后仍失败。

quot；) returnwrapper returndecorator@retry(max_attempts=5，delay=2) # 装饰器带参数 def unreliable_operation()： import random if random.random() lt； 0.7： # 70 的想法失败 raise ValueError(quot；模拟网络错误或临时故障quot；) print(quot；操作成功！quot；) return quot；成功数据quot；#调用被装饰的函数try： result = unreliable_operation() print(fquot；最终结果： {result}quot；) except RuntimeError as e： print(e)print(quot；-quot； * 30)@retry() # 使用默认参数 def another_unreliable_op()： import random if random.random() lt； 0.5： raise ConnectionError(quot；连接超时quot；) print(quot；另一个成功操作！quot；) return quot；另一个成功数据quot；try： result = another_unreliable_op() print(fquot；最终结果： {result}quot；)除了 RuntimeError as e： print(e)登录后复制

这里的重试登录后复制函数就是装饰器工厂，它先接收max_attempts登录后复制和delay登录后复制参数，然后返回decorator登录后复制登录后复制。decorator登录后复制登录后复制再接收被装饰的函数func登录复制后，并返回wrapper登录后复制登录这种模式让我们能够灵活地配置装饰器的行为，非常实用。装饰器在实际项目中有哪些应用场景行为？

装饰器在实际项目里简直是“万金油”，能解决很多重复性的、横切关注点的问题。我个人觉得，以下几个

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