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Python类装饰器使用_元编程解析【教程】
类装饰器是实现__init__和__call__的类,通过元编程在装饰时初始化、调用时增强行为;可装饰函数(记录/缓存)或类(单例/实例控制),支持带参需三层嵌套。

Python类装饰器本质是利用__call__方法实现的可调用对象,它通过元编程思想在类定义阶段或实例化阶段动态干预行为——不是“给类加功能”,而是“让类本身成为装饰器”。关键在于理解:类装饰器 = 实现了__init____call__的类。

类装饰器的基本结构与执行时机

一个标准类装饰器必须满足两个条件:接收被装饰对象(函数或类)作为__init__参数,并在__call__中定义实际增强逻辑。注意:__call__只在被装饰对象**被调用时**触发(对函数装饰器),而类装饰器本身在**装饰语法糖执行时**就完成初始化。

  • @MyDecorator 出现时,会立即执行 MyDecorator(func) → 触发 __init__
  • 之后每次调用 func(),才触发 MyDecorator 实例.__call__()
  • 若装饰的是类(如 @MyDecorator 放在 class 前),__call__ 会在该类被实例化时运行(即 MyClass() 时)

函数级类装饰器:记录调用与缓存示例

这是最常见用法。例如写一个带计数器和简单缓存的装饰器:

class CountAndCache:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.count = 0
        self.cache = {}
        # 保留原函数元信息
        import functools
        functools.update_wrapper(self, func)
def __call__(self, *args):
    self.count += 1
    key = str(args)
    if key not in self.cache:
        self.cache[key] = self.func(*args)
    return self.cache[key]

@CountAndCache def add(a, b): print("计算中...") return a + b

调用 add(2, 3) 会打印一次“计算中...”,第二次相同参数则直接返回缓存值,同时 add.count 可查总调用次数。

类级类装饰器:控制实例化过程

当类装饰器用于修饰另一个类时,它能拦截并改造该类的实例化行为,典型场景包括单例、类型检查、自动注册等。

  • __init__ 接收的是被装饰的类(如 MyClass),不是实例
  • __call__MyClass() 被调用时执行,可决定是否新建实例、返回代理、抛出异常等
  • 需返回一个可替代原类行为的对象(通常是新实例,或封装后的代理)

例如单例实现:

class Singleton:
    def __init__(self, cls):
        self.cls = cls
        self.instance = None
def __call__(self, *args, **kwargs):
    if self.instance is None:
        self.instance = self.cls(*args, **kwargs)
    return self.instance

@Singleton class Database: def init(self): print("数据库连接已创建")

连续执行 db1 = Database()db2 = Database(),只会打印一次“数据库连接已创建”,且 db1 is db2True

进阶:支持带参数的类装饰器

要实现 @MyDecorator(arg=10) 这种带参形式,需再包一层工厂类或函数。推荐用类实现三层嵌套:

  • 外层类(如 RetryOnFailure):接收装饰器参数,只实现 __init__
  • 中间 __call__:接收被装饰对象(函数),返回一个内部装饰器实例
  • 内层类(如 Wrapper):真正保存函数并实现逻辑,含自己的 __call__

简明写法(省略细节):

class RetryOnFailure:
    def __init__(self, max_retries=3):
        self.max_retries = max_retries
def __call__(self, func):
    class Wrapper:
        def __init__(self, f):
            self.func = f
            import functools
            functools.update_wrapper(self, f)
        def __call__(self, *args, **kwargs):
            for i in range(self.max_retries):
                try:
                    return self.func(*args, **kwargs)
                except Exception:
                    if i == self.max_retries - 1:
                        raise
    return Wrapper(func)

这样就能用 @RetryOnFailure(max_retries=5) 灵活配置了。

不复杂但容易忽略:类装饰器的__call__返回值,就是被装饰对象对外表现的行为;所有魔法方法(如__get__)若涉及描述符协议,也需手动处理才能保持函数属性完整。