Python 中的装饰器模式（Decorator Pattern）
装饰器模式是一种结构型设计模式，其核心目的是：
在不改变对象原有接口的情况下，动态地给对象添加额外职责（功能）。
形象比喻：就像给礼物包装层层彩纸，每层包装都是一个“装饰”，礼物本身不变，但外观和功能增强了。
装饰器模式的优点
- 比继承更灵活（可以运行时组合多个装饰）
- 符合开闭原则：对扩展开放，对修改关闭
- 支持职责的动态添加和移除
- 避免子类爆炸（继承会导致类数量指数增长）
Python 中的特殊之处
Python 语言本身内置了装饰器语法@decorator，这让装饰器模式在 Python 中实现得异常简洁和优雅，甚至可以说是 Python 最常用的设计模式之一。
我们分两种情况讲解：
- 函数装饰器（最常见）
- 类/对象装饰器（经典 GoF 装饰器模式）
1. 函数装饰器（Python 最 Pythonic 的方式）
用于增强函数功能，常用于日志、计时、权限检查、缓存等。
importtimefromfunctoolsimportwraps# 装饰器：记录函数执行时间deftimer(func):@wraps(func)# 保留原函数的元信息（如 __name__）defwrapper(*args,**kwargs):start=time.time()result=func(*args,**kwargs)end=time.time()print(f"{func.__name__}执行耗时:{end-start:.4f}秒")returnresultreturnwrapper# 装饰器：打印日志deflogger(func):@wraps(func)defwrapper(*args,**kwargs):print(f"[{time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] 调用{func.__name__}，参数:{args},{kwargs}")returnfunc(*args,**kwargs)returnwrapper# 使用装饰器（支持多层装饰）@timer@loggerdeffactorial(n:int)->int:ifn==0:return1returnn*factorial(n-1)# 调用factorial(10)输出示例：
[2025-12-24 10:00:00] 调用 factorial，参数: (10,), {} factorial 执行耗时: 0.0001 秒多层装饰顺序：从下往上执行（@logger 先包裹，再 @timer）。
带参数的装饰器（更高级）
defrepeat(times:int):defdecorator(func):@wraps(func)defwrapper(*args,**kwargs):for_inrange(times):result=func(*args,**kwargs)returnresultreturnwrapperreturndecorator@repeat(3)defgreet(name):print(f"Hello,{name}!")greet("Python")# 打印 3 次2. 类装饰器（经典装饰器模式实现）
用于给对象动态添加职责，更接近 GoF 原意。
fromabcimportABC,abstractmethod# 组件接口（Component）classCoffee(ABC):@abstractmethoddefcost(self)->float:pass@abstractmethoddefdescription(self)->str:pass# 具体组件（Concrete Component）classSimpleCoffee(Coffee):defcost(self)->float:return5.0defdescription(self)->str:return"Simple Coffee"# 抽象装饰器（Decorator）classCoffeeDecorator(Coffee):def__init__(self,coffee:Coffee):self._coffee=coffeedefcost(self):returnself._coffee.cost()defdescription(self):returnself._coffee.description()# 具体装饰器：加牛奶classMilkDecorator(CoffeeDecorator):defcost(self):returnself._coffee.cost()+2.0defdescription(self):returnself._coffee.description()+", Milk"# 具体装饰器：加糖classSugarDecorator(CoffeeDecorator):defcost(self):returnself._coffee.cost()+0.5defdescription(self):returnself._coffee.description()+", Sugar"# 使用（动态组合）if__name__=="__main__":coffee=SimpleCoffee()print(coffee.description(),coffee.cost())# Simple Coffee 5.0coffee_with_milk=MilkDecorator(coffee)print(coffee_with_milk.description(),coffee_with_milk.cost())# + Milk 7.0coffee_with_milk_and_sugar=SugarDecorator(MilkDecorator(SimpleCoffee()))print(coffee_with_milk_and_sugar.description(),coffee_with_milk_and_sugar.cost())# Simple Coffee, Milk, Sugar 7.5这正是经典装饰器模式的结构：装饰器持有被装饰对象，调用时层层转发并添加行为。
Python 中更简洁的类装饰器方式（函数式）
Python 允许直接用函数装饰类：
defdataclass_like(cls):# 简单实现类似 @dataclass 的 __repr__def__repr__(self):attrs=', '.join(f"{k}={v!r}"fork,vinself.__dict__.items())returnf"{cls.__name__}({attrs})"cls.__repr__=__repr__returncls@dataclass_likeclassPoint:def__init__(self,x,y):self.x=x self.y=y p=Point(1,2)print(p)# Point(x=1, y=2)装饰器模式 vs 其他模式对比
| 模式 | 目的 | 是否改变接口 |
|---|---|---|
| 适配器 | 转换接口 | 改变 |
| 装饰器 | 增强功能（保持原接口） | 不改变 |
| 代理 | 控制访问（懒加载、权限等） | 不改变 |
| 组合 | 静态组合对象 | - |
实际常见应用场景
- Web 框架（如 Flask）的
@app.route('/') - Django 的
@login_required - 缓存：
@lru_cache（functools 内置） - 日志、权限、事务、性能监控
- 中间件系统（如 FastAPI 的依赖注入）
注意事项
- 装饰器顺序很重要（多层时）
- 使用
@wraps保留原函数元信息 - 过多装饰可能影响调试和性能
- 类装饰器会影响继承和类型检查
装饰器模式是 Python 中使用最频繁的设计模式之一，掌握它能让你写出更优雅、更可维护的代码！
如果你想看更多实战例子（如 Flask 路由装饰器实现、缓存装饰器、权限系统），或者如何实现带状态的装饰器，随时告诉我！
