要使用高級裝飾器實現(xiàn)日誌記錄與性能監(jiān)控，可編寫支持參數(shù)控制功能的多層嵌套裝飾器；其次，帶狀態(tài)的裝飾器可通過類封裝狀態(tài)信息；此外，多個裝飾器疊加時執(zhí)行順序為從下往上。例如，log_and_time裝飾器通過enable_log和enable_time參數(shù)控制是否記錄日誌或統(tǒng)計耗時，結(jié)構(gòu)上採用三層函數(shù)嵌套以傳遞參數(shù)；Counter類作為帶狀態(tài)的裝飾器，利用__call__方法記錄函數(shù)調(diào)用次數(shù)；當(dāng)多個裝飾器如@decorator1和@decorator2同時使用時，實際執(zhí)行順序為decorator1(decorator2(my_func))，即內(nèi)層裝飾器先執(zhí)行，外層裝飾器後執(zhí)行，因此應(yīng)將核心邏輯放在內(nèi)層，非關(guān)鍵流程放在外層，並手動展開確認順序正確性。

當(dāng)你想在Python 裡寫出更清晰、可維護的代碼時，裝飾器（Decorators）是個非常趁手的工具。但如果你接觸過一些進階用法，特別是和麵向切面編程（AOP）相關(guān)的場景，可能會覺得普通的裝飾器有點“不夠用”。這時候，Advanced Decorators 就派上用場了。

如何用裝飾器實現(xiàn)日誌記錄與性能監(jiān)控

這是AOP 中最常見的兩個用途：記錄函數(shù)執(zhí)行情況和測量耗時。一個高級點的做法是寫一個既能打日誌又能計時的裝飾器，並且能根據(jù)參數(shù)開關(guān)功能。

舉個例子：

 import time
import logging

def log_and_time(enable_log=True, enable_time=True):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if enable_log:
                logging.info(f"Calling function: {func.__name__}")
            start = time.time()
            result = func(*args, **kwargs)
            end = time.time()
            if enable_time:
                logging.info(f"{func.__name__} took {end - start:.4f}s")
            return result
        return wrapper
    return decorator

這樣你就可以靈活地控制哪些函數(shù)需要日誌、是否要統(tǒng)計時間。比如：

 @log_and_time(enable_log=False, enable_time=True)
def heavy_task():
    time.sleep(1)

這種結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵在於多層嵌套函數(shù)，以及如何把外部參數(shù)傳進去。如果你只寫一層wrapper，那參數(shù)就不好處理。

帶狀態(tài)的裝飾器怎麼寫

有時候你想讓裝飾器記住一些信息，比如調(diào)用次數(shù)、上次運行結(jié)果等等。這個時候就需要帶狀態(tài)的裝飾器。最常用的方法是用類來封裝狀態(tài)，同時實現(xiàn)__call__方法。

來看一個簡單的計數(shù)器裝飾器：

 class Counter:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.count = 0

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.count = 1
        return self.func(*args, **kwargs)

@Counter
def say_hello():
    print("Hello")

say_hello()
say_hello()
print(say_hello.count) # 輸出2

這個例子中， Counter是一個類，它接收一個函數(shù)並包裝起來。每次調(diào)用函數(shù)的時候，都會先增加計數(shù)器再執(zhí)行函數(shù)。你可以把它應(yīng)用到任何你想跟蹤調(diào)用次數(shù)的地方。

如果想讓裝飾器支持參數(shù)，那就得結(jié)合前面提到的多層嵌套結(jié)構(gòu)，或者繼承functools.partial來做更複雜的定制。

裝飾器順序會影響行為，別搞錯了

多個裝飾器疊加使用的時候，它們的執(zhí)行順序是從下往上的。比如：

 @decorator1
@decorator2
def my_func():
    pass

等價於：

 my_func = decorator1(decorator2(my_func))

所以，如果你有兩個裝飾器，一個負責(zé)認證、一個負責(zé)緩存，順序不同可能導(dǎo)致緩存的是未認證的數(shù)據(jù)，或者認證失敗後還去查緩存，這就容易出問題。

建議：

• 把核心邏輯放在最內(nèi)層（比如權(quán)限檢查）
• 外層放非關(guān)鍵流程（比如日誌、監(jiān)控）
• 寫完之後手動展開看看順序?qū)Σ粚?/li>

總結(jié)一下

Python 的裝飾器可以很基礎(chǔ)，也可以很複雜。如果你想用它來做AOP 那一套東西，比如統(tǒng)一處理異常、權(quán)限、緩存、日誌、指標(biāo)收集，就得掌握上面這些進階技巧。

這些東西不復(fù)雜，但容易忽略細節(jié)。比如裝飾器的嵌套結(jié)構(gòu)、狀態(tài)保存方式、執(zhí)行順序，這些都直接影響程序的行為。寫的時候最好配合測試用例，確保每個裝飾器按預(yù)期工作。

基本上就這些。

以上是python的高級裝飾器的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！