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文章标题：如何用 Python 实现带参数的装饰器？
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在Python中，实现带参数的装饰器是一个既实用又灵活的高级特性，它允许我们在不修改原有函数定义的前提下，给函数添加额外的功能，并且这些功能可以通过参数进行定制。下面，我将详细阐述如何构建带参数的装饰器，并通过一系列实例来加深理解，同时巧妙地融入“码小课”这一元素，作为学习资源的推荐。

一、理解装饰器的基础

首先，我们需要回顾一下Python中装饰器的基本概念。装饰器本质上是一个函数，它接收一个函数作为参数并返回一个新的函数（或可能是原函数的修改版）。装饰器最常见的用途是在不修改原有函数代码的情况下，给函数添加新的功能。

一个简单的装饰器示例如下：

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Something is happening before the function is called.")
        func()
        print("Something is happening after the function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

二、带参数的装饰器

然而，上述装饰器没有接受任何参数（除了它装饰的函数本身）。为了创建可以接受参数的装饰器，我们需要稍微调整设计思路。一个常见的做法是让外层的装饰器函数返回一个内层的装饰器函数，这个内层装饰器函数再接受额外的参数。

示例：一个带参数的装饰器

假设我们想要一个装饰器，它可以在函数执行前后打印日志，同时允许我们指定日志的级别（如INFO, DEBUG等）。

def log_decorator(log_level='INFO'):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print(f"[{log_level}] Function {func.__name__} is called with args: {args} and kwargs: {kwargs}")
            result = func(*args, **kwargs)
            print(f"[{log_level}] Function {func.__name__} has finished")
            return result
        return wrapper
    return decorator

@log_decorator(log_level='DEBUG')
def add(x, y):
    return x + y

print(add(5, 3))

在这个例子中，log_decorator 函数首先定义了一个名为 decorator 的内层装饰器函数，它接受一个函数 func 作为参数。decorator 函数内部定义了 wrapper 函数，这个函数会包装原函数 func 的调用，并在调用前后打印日志。log_level 作为 log_decorator 的参数，被 decorator 捕获并传递给 wrapper 函数，从而允许我们在调用装饰器时指定日志级别。

三、实际应用与深入

带参数的装饰器在实际应用中非常广泛，特别是在需要高度灵活性和可配置性的场景中。以下是一些实际应用的例子，以及如何与“码小课”的学习资源相结合。

1. 性能测试

假设你在“码小课”上学习如何优化Python代码的性能，你可能会想要编写一个装饰器来测量函数的执行时间。

import time

def timeit(repeat=1):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            start_time = time.time()
            total_time = 0
            for _ in range(repeat):
                result = func(*args, **kwargs)
                total_time += time.time() - start_time
                start_time = time.time()
            avg_time = total_time / repeat
            print(f"Function {func.__name__} executed {repeat} times with average time: {avg_time:.6f} seconds")
            return result
        return wrapper
    return decorator

@timeit(repeat=3)
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

print(factorial(5))

这个例子中的 timeit 装饰器允许你指定函数被重复执行的次数，从而更准确地测量其平均执行时间。

2. 权限控制

在Web开发或API设计中，权限控制是一个重要环节。你可以使用带参数的装饰器来简化权限验证的逻辑。

def requires_role(role):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if 'user_role' in kwargs and kwargs['user_role'] == role:
                return func(*args, **kwargs)
            else:
                print(f"Access denied. Required role: {role}")
                return None
        return wrapper
    return decorator

@requires_role('admin')
def delete_user(user_id, user_role):
    print(f"User {user_id} deleted.")

# 尝试删除用户
delete_user(1, 'admin')  # 成功
delete_user(1, 'user')   # 失败

这个例子中的 requires_role 装饰器允许你指定一个角色，只有具有该角色的用户才能执行被装饰的函数。

四、总结

带参数的装饰器是Python中一个非常强大且灵活的特性，它允许我们在不修改原有函数定义的情况下，通过参数化的方式给函数添加额外的功能。通过上面的例子，我们不仅学习了如何构建带参数的装饰器，还看到了它们在性能测试、权限控制等实际场景中的应用。在“码小课”的学习过程中，深入理解和掌握这一特性，将有助于你编写更加灵活、可维护和可重用的Python代码。希望这篇文章能够为你提供有价值的参考，并激发你对Python编程的进一步探索。

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