Python裝飾器是一種強大的工具，它允許你在不修改函數代碼的情況下，增加函數的功能。以下是一些關于Python裝飾器的最佳實踐：

裝飾器的基本用法

裝飾器是一個函數，它接受一個函數作為參數，并返回一個新的函數。裝飾器的基本用法包括日志記錄、性能測試、權限驗證等。

def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Function {func.__name__} finished")
        return result
    return wrapper

@log_decorator
def add(a, b):
    return a + b

add(3, 4)

使用functools.wraps保留原函數的信息

當使用裝飾器時，原函數的元信息（如函數名、文檔字符串等）可能會丟失。使用functools.wraps可以保留這些信息。

from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

greet("World")

帶參數的裝飾器

帶參數的裝飾器允許你根據傳入的參數動態修改裝飾器的行為。

def repeat_decorator(times):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(times):
                result = func(*args, **kwargs)
            return result
        return wrapper
    return decorator

@repeat_decorator(3)
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

類裝飾器

類裝飾器是裝飾類的特殊裝飾器，它通過實現__call__方法來允許類的實例像函數一樣被調用。

class Cache:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.cache = {}

    def __call__(self, *args):
        if args in self.cache:
            print("從緩存中獲取結果")
            return self.cache[args]
        result = self.func(*args)
        self.cache[args] = result
        return result

@Cache()
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

print(fibonacci(50))

裝飾器的執行順序

裝飾器的執行順序是從下往上的，即最內層的裝飾器先執行，然后是外層的裝飾器。

注意事項

• 裝飾器應盡量簡單，避免過度裝飾。
• 裝飾器可能會影響代碼的可讀性，因此應謹慎使用。

通過遵循這些最佳實踐，你可以更有效地使用Python裝飾器來增強你的代碼功能，同時保持代碼的清晰和可維護性。