Python 中参数化 decorator 的编写

在 Python 中，装饰器（Decorator）是一种强大的工具，用于修改或增强函数的行为。而参数化的装饰器则进一步增加了灵活性，使我们能够根据不同的参数来定制装饰器的功能。

参数化装饰器的实现需要利用函数的嵌套。定义一个接收参数的函数，这个函数返回一个装饰器函数。

下面是一个简单的示例，展示如何创建一个参数化的装饰器，用于记录函数被调用的次数：

def call_count_decorator(count_parameter):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            wrapper.call_count += 1
            print(f"Function {func.__name__} has been called {wrapper.call_count} times")
            return func(*args, **kwargs)
        wrapper.call_count = 0
        return wrapper
    return decorator

@call_count_decorator(5)
def my_function():
    print("Hello from my_function")

my_function()
my_function()

在上述示例中，call_count_decorator 函数接收一个参数 count_parameter，它返回的 decorator 函数才是真正的装饰器。decorator 函数内部定义了 wrapper 函数，用于包装被装饰的函数。

参数化装饰器在实际应用中有很多用途。比如，可以根据不同的条件来控制装饰器的行为，如日志级别、权限验证的阈值等。

另一个示例是创建一个根据参数决定是否缓存函数结果的装饰器：

def cache_decorator(enable_caching):
    def decorator(func):
        cache = {}
        def wrapper(*args):
            if enable_caching and args in cache:
                return cache[args]
            result = func(*args)
            if enable_caching:
                cache[args] = result
            return result
        return wrapper
    return decorator

@cache_decorator(True)
def expensive_function(n):
    print(f"Computing for {n}")
    return n * 2

通过这种方式，我们能够根据具体的需求灵活地配置装饰器的行为，使代码更加简洁、可维护和可扩展。

参数化的装饰器为 Python 编程带来了更高的灵活性和可定制性，让我们能够更加优雅地处理函数的修饰和扩展。熟练掌握参数化装饰器的编写，有助于提升代码的质量和开发效率。