Python高级编程技巧探讨：装饰器、Patch与语法糖详解

引言

Hello, 各位小伙伴大家好，本期我们来讨论一下python编程中那些令人舒爽到爆炸的编程实用小技巧。

所谓“人生苦短，我用python”!

掏出小手咱们很快就能学会！

Python作为一门优雅而强大的编程语言，以其简洁高效的语法和极其丰富的库，深受广大开发者喜爱。

相较于C++和Java，可以说这门语言入门难度非常低。

但是它不仅不low,反而处处显示出一种优雅。

我是从python2.0开始学起的，现在用到python3.12的版本了，根据我多年来使用python编程的经验，在Python的这一套生态系统中，装饰器（Decorator）、patch补丁技术以及各种其他的“语法糖”（Syntactic Sugar）正是python独有的黑科技，也是提升开发便捷性的关键所在。

本文将初步探讨一下相关的编程技巧，帮助各位读者老爷们了解和掌握这些强大工具，写出更酷、更加具有python风格特色的代码。

一、Python装饰器：不止是优雅的代码增强

1.1 装饰器是个什么？

按照定义，装饰器是Python中一种高级函数式编程特性，它允许在不修改原有函数代码的情况下，动态地增强函数的功能。

装饰器实际就像我们编程产品的包装盒，它接受一个函数作为参数，也就是包装盒里面的原始内容，并返回一个新的函数是一个包装盒，但是用户收到的就是这个包装盒，里面的东西他不打开就不会直接看到，而是和盒子一起作为一个整体展现。

事实上这种设计模式在AOP（面向切面编程）中有着广泛应用，例如日志记录、性能监控、权限检查等场景。

我们下面来举一个简单的实例看看：

# 最简单的装饰器示例
def my_decorator(func):def wrapper():print("函数执行前的操作")func()print("函数执行后的操作")return wrapper@my_decorator
def say_hello():print("Hello, World!")say_hello()
# 输出：
# 函数执行前的操作
# Hello, World!
# 函数执行后的操作

在上述示例中，my_decorator就是一个最最简单的装饰器，它通过@my_decorator语法糖应用对say_hello函数进行装饰，我们只能观察到被装饰后的输出。

当我们试图去调用say_hello()时，实际上获得的是执行装饰器返回的wrapper函数结果。

1.2 装饰器是如何工作的？

装饰器的基本工作原理是将Python的函数作为参数传递，也可以作为返回值。

当我们使用@decorator语法时，Python的骚操作是不改变原来的函数名，就给原来的函数附赠了个性化功能。就像给你穿上漂亮的衣服，大家能看到一个精心打扮的你，但是其实你还是你，行不更名坐不改姓，哈哈，其实内核也并没有变化。

上述示例中，@my_decorator等价于：

say_hello = my_decorator(say_hello)

1.3 为什么要用装饰器？

装饰器这种机制最大的用处是什么呢？

那就是能使得我们可以在不修改原函数代码的情况下，灵活地添加各种额外功能,大大的提升了编程的自由度。

因此我们不难看出，这其实对于软件开发而言，已经非常的不传统了甚至可以说离经叛道。它即非面向对象，也不是面向过程，就是单纯的“语法糖”。

有的小伙伴可能会感到疑惑了，对于面向对象，应该新建子类或者类的扩展来实现，对于函数编程来说 ，其实应该新建函数调用。

但是为什么不呢？

我们还是回到软件工程的思想上，软件实体的类、模块、函数等，从设计原则上应该对扩展开放，对修改关闭。

装饰器的做法是不是完全符合这一特点呢，你通过包裹（装饰）现有函数来扩展其功能，而无需去修改原始函数的源代码。

直接修改函数内部代码来添加新功能违反了刚才说的“开闭原则”，破坏了程序代码原有逻辑，增加了耦合度和出错风险。

如果使用子类继承 ，即面向对象的方式实现， 虽然避免了修改父类，但创建一个子类仅仅是为了添加一个比如打日志这样的细节就会是否不合算，多个类添加不同的功能就会非常臃肿，同时也不够灵活，难以在运行时动态地添加或移除新功能。

新建函数调用行不行呢，如果原始函数被多处调用，就会导致修改成本很高，且容易遗漏，并可能破坏代码的可读性。

所以，装饰器确实是一个“小而美”的解决方案！

1.4 常用内置装饰器

下面我们再来聊一下python标准库提供的一些常用的内置装饰器：

1. @staticmethod：它能够将方法转换为静态方法，不需要实例化一个类即可调用，同时不接收隐式的第一个参数（self）。
2. @classmethod：它将方法转换为类方法，接收类作为第一个参数（cls），同时可以通过类名直接调用。
3. @property：它将方法转换为属性访问，允许我们像访问属性一样调用方法，同时可以添加getter、setter和deleter这样的方法。

class MyClass:def __init__(self, value):self._value = value@staticmethoddef static_method():return "这是一个静态方法调用"@classmethoddef class_method(cls):return f"这是一个{cls.__name__}的类方法调用"@propertydef value(self):return self._value@value.setterdef value(self, new_value):if new_value > 0:self._value = new_valueelse:raise ValueError("出错啦！值必须大于0！")# 使用示例
print(MyClass.static_method())  # 输出：这是一个静态方法调用
print(MyClass.class_method())   # 输出：这是一个MyClass的类方法调用
obj = MyClass(10)
print(obj.value)                # 输出：10
obj.value = 20
print(obj.value)                # 输出：20

1.5 带参数的装饰器

还有一种情况是带参数的装饰器。

装饰器本身也可以接受参数，这就需要我们在原有装饰器的基础上再嵌套一层新的函数。

带参数的装饰器可以根据输入参数的不同值，对装饰行为进行动态调整。

示例代码如下：

def repeat(num_times):def decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(num_times):result = func(*args, **kwargs)return resultreturn wrapperreturn decorator@repeat(num_times=3)
def greetings(name):print(f"Hello, {name}!")greetings("Han Meimei")
# 输出：
# Hello, Han Meimei!
# Hello, Han Meimei!
# Hello, Han Meimei!

在我们刚才的这个示例中，repeat函数是一个带参数的装饰器函数，它接受num_times这个参数，并返回一个装饰器。

然后，这个装饰器再返回wrapper函数，从而就实现了函数的多次调用。

1.7 类装饰器

除了函数装饰器，Python还支持类装饰器。

类装饰器通过定义__call__方法使类的实例成为可调用对象，从而实现装饰功能。

相比函数装饰器，类装饰器适合实现更加复杂的功能。

举个计数的例子如下：比如我们想对简单的加法函数增加信息调试输出功能，

但是又不想改变原来已经封装好的规范简洁美的加法函数。

这时，可以新建一个装饰器类 CountCalls来做额外的事。

当每次我们调用add函数方法时，都会更新CountCalls内部的计数器call_count，并打印调用次数。

class CountCalls:def __init__(self, func):self.func = funcself.call_count = 0def __call__(self, *args, **kwargs):self.call_count += 1print(f"函数 {self.func.__name__} 已调用  {self.call_count} 次")return self.func(*args, **kwargs)@CountCalls
def add(a, b):return a + badd(1, 2)  # 输出：函数 add 已调用  1 次
add(3, 4)  # 输出：函数 add 已调用  2 次print(add.call_count)  # 输出：2

在这个示例当中，CountCalls类是一个装饰器，它反过来装饰一个简单的add函数，玩出了许多新花样，通过__call__方法实现了对函数调用次数的统计。

1.8 装饰器的实际应用场景

装饰器在实际开发中有着广泛的应用，以下是一些常见场景：

1.8.1 日志记录

首先就是日志记录，其实刚才已经谈到过类似的功能山，我们使用装饰器可以在不影响原来函数基础功能架构和已封装代码基础上，额外自动记录函数的调用信息、参数和返回值这些log，便于调试和审计等工作开展。

实例代码如下所示：这次我们再举个简单函数乘法的例子。

import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO)def log_decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):logging.info(f"调用函数: {func.__name__}, 参数: {args}, {kwargs}")result = func(*args, **kwargs)logging.info(f"函数 {func.__name__} 返回: {result}")return resultreturn wrapper@log_decorator
def multiply(a, b):return a * bmultiply(3, 4)  # 这里可以输出日志信息

1.8.2 性能测试

装饰器还有一个很经典的应用场景，就是可以方便地帮我们做一些辅助测量计算函数的工作，比如可以计算算法的时间和空间复杂度，算法详细执行时间，从而帮我们识别程序的性能有何瓶颈。下面是一个实例：

import timedef timer_decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):start_time = time.time()result = func(*args, **kwargs)end_time = time.time()print(f"函数 {func.__name__} 执行时间: {end_time - start_time:.4f} 秒")return resultreturn wrapper@timer_decorator
def slow_function():time.sleep(1)slow_function()  # 输出：函数 slow_function 执行时间: 1.000x 秒

1.8.3 权限及安全校验检查工作

在管理系统类项目的开发中，装饰器还可以完成权限及安全校验检查工作。比如用来检查用户是否有权限执行某个操作。

例如Flask框架中的@login_required装饰器，具体代码示例如下所示：

def login_required_check(func):def wrapper(user, *args, **kwargs):if user.is_authenticated:return func(user, *args, **kwargs)else:raise PermissionError("需要登录才能执行此操作")return wrapperclass User:def __init__(self, authenticated):self.is_authenticated = authenticated@login_required_check
def user_operation(user):print("我执行了一个敏感操作！")authenticated_user = User(True)
user_operation(authenticated_user)  # 输出：我执行了一个敏感操作！unauthenticated_user = User(False)
user_operation(unauthenticated_user)  # 抛出 PermissionError的错误需要登录才能执行此操作

二、Python中的Patch

Python中的猴子补丁(Monkey Patching)

这里我并不是想说unittest.mock模块中的patch功能，而是一种python特有的编程技。

"patch"在Python中常指猴子补丁技术，这是一种在运行时动态修改类或模块行为的方法，无需修改源代码。

是不是想想就很令人激动？

那么猴子补丁的核心概作用是什么呢?

ta 允许开发者在运行时：

1. 替换模块、类或对象的方法或属性
2. 添加新的方法或属性
3. 修改现有功能的行为

这种技术之所以称为"猴子补丁"，是因为它像顽皮的猴子一样，在任意位置可以修改代码的行为。

你永远也想不到在庞大代码库中，谁在哪里打了一个Patch，做了一些变化，等你发现感觉自己就像被猴子耍了，从这个角度来说，确实有点无法无天了，哈哈！

然而，我认为补丁技术正是Python动态特性的强大体现，这是因为，它在适当场景下的确具有高效便捷性，能显著提升性能或简化代码实现就能轻量化解决问题。

这就是所谓的秘密通道或者说是救火法宝。

就像游戏里面你可以无视规则造成直接伤害。

所以看起来非常酷是不是？

然而，它也的确应被视为一种“慎用”的高级技术。

因为如果大型项目中人人都滥用Patch就会彻底打破编程的整体框架设计和架构原则，造成代码逻辑的混乱和冲突，以及难以预想和发现的BUG。

所以绝不能贪图一时方便，因小失大！

下面我们来说这个神奇技术应用在哪里好呢？

比如，在协程库、测试框架和兼容性层中，猴子补丁是一种不可或缺的技术。

但开发中我们仍然应时刻保持警惕，尽量限制其使用范围和影响。

举个例子，在协程库中的应用

在协程库如gevent中，猴子补丁算得上是一个核心功能，用于将Python标准库中的阻塞I/O操作转换为非阻塞操作：

import gevent
from gevent import monkey# 应用猴子补丁，修改标准库
monkey.patch_all()# 现在标准库中的socket、time.sleep等操作都变成了协程感知的非阻塞操作
def fetch(url):import urllib.requestprint(f"开始获取: {url}")response = urllib.request.urlopen(url)  # 这个操作现在是非阻塞的data = response.read()print(f"获取完成: {url}, 数据大小: {len(data)} 字节")return data# 并发执行多个网络请求
urls = ["https://www.python.org", "https://xxx.com", "https://www.xxx2.com"]
jobs = [gevent.spawn(fetch, url) for url in urls]gevent.joinall(jobs)  # 等待所有任务完成

在这个例子中，monkey.patch_all()修改了Python标准库中的网络相关函数，使它们能够与gevent的事件循环协同工作，从而实现高效的I/O并发。

自定义猴子补丁示例

除了使用库提供的补丁功能外，我们也可以自己编写猴子补丁：

# 原始类
class Database:def connect(self):print("建立真实数据库连接...")# 实际连接代码...def query(self, sql):print(f"执行SQL: {sql}")# 实际查询代码...return ["结果1", "结果2"]# 在测试环境中，我们可能不想连接真实数据库
original_connect = Database.connectdef mock_connect(self):print("使用模拟数据库连接...")# 不实际连接数据库# 应用猴子补丁
Database.connect = mock_connect# 使用被修改后的类
db = Database()
db.connect()  # 输出: 使用模拟数据库连接...# 如果需要，可以恢复原始方法
Database.connect = original_connect

这里我们再次声明，虽然猴子补丁强大，但它绝对是一柄双刃剑，使用不当会导致严重问题：

比如代码可读性降低：修改后的行为不明显，可能导致维护困难。

或是可能影响依赖原始行为的其他代码，

或者造成版本兼容性问题和调试困难等等。

三、Python的语法糖：让你简洁又舒适的写代码

装饰器、Patch其实都可以算作是语法糖，除了上面这两种，我们再看看python中还有哪些语法糖？

3.1 推导式（列表、字典、集合）

Python的推导式，即Comprehension，是一种简洁语法，它主要适用于从现有可迭代对象创建新的序列。

常见的推导式包括列表、字典、集合，它们可以替代冗长的for循环，使代码更加简洁易读。

3.1.1 列表推导式

比如squares = x**2 for x in range(1, 11)，这种，实例如下：

# 创建1-10的平方列表的推导式
squares = [x**2 for x in range(1, 11)]
print(squares)  # 输出：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]# 过滤偶数的推导式
even_numbers = [x for x in range(1, 20) if x % 2 == 0]
print(even_numbers)  # 输出：[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]# 嵌套列表推导式（矩阵转置）
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
transposed = [[row[i] for row in matrix] for i in range(3)]
print(transposed)  # 输出：[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

3.1.2 字典推导式

字典推导式用于创建字典。实例如下:

# 从列表创建字典（键值对）
names = ['Alice', 'Bob', 'Clein']
name_lengths = {name: len(name) for name in names}
print(name_lengths)  # 输出：{'Alice': 5, 'Bob': 3, 'Clein': 5}# 过滤表中长度大于4的名称
long_names = {name: len(name) for name in names if len(name) > 4}
print(long_names)  # 输出：{'Alice': 5, 'Clein':5}

3.1.3 集合推导式

集合推导式用于创建集合Set。实例如下:

# 创建平方集合
squares_set = {x**2 for x in range(1, 11)}
print(squares_set)  # 输出：{64, 1, 4, 36, 100, 9, 16, 49, 81, 25}# 去重并将其转换为小写
words = ['Hello', 'hello', 'WORLD', 'world']unique_lower = {word.lower() for word in words}
print(unique_lower)  # 输出：{'hello', 'world'}

3.2 生成器表达式

生成器表达式（Generator Expression）返回的是一个生成器对象，使用圆括号()。相比列表推导式，生成器表达式的优势在于：

• 内存效率：不会一次性生成所有元素，而是按需生成。
• 性能：对于大数据集，生成器表达式通常更快，因为不需要存储所有元素。
  代码如下：

# 生成器表达式
even_generator = (x for x in range(1, 1000000) if x % 2 == 0)# 逐个获取值（惰性计算）
print(next(even_generator))  # 输出：2
print(next(even_generator))  # 输出：4# 在循环中使用
for num in even_generator:if num > 10:breakprint(num)  # 输出：6, 8, 10

3.3 with语句与上下文管理器

with语句也是Python中一个经典的语法糖。

它是用于确保在使用完资源后正确释放，无论是否发生异常。

常见的应用场景包括比如文件操作、网络连接、数据库连接等。

代码如下：

# 文件操作（自动关闭文件）
with open('example.txt', 'r') as f:content = f.read()
# 文件已自动关闭

3.4 迭代器与可迭代对象

Python中的迭代器相信大家都不会陌生。

Iterator和可迭代对象Iterable是实现遍历的基础。

代码如下：

# 可迭代对象与迭代器
my_list = [1, 2, 3]
iterator = iter(my_list)  # 获取迭代器
print(next(iterator))  # 输出：1
print(next(iterator))  # 输出：2
print(next(iterator))  # 输出：3
print(next(iterator))  # 引发 StopIteration# 自定义迭代器
class CountDown:def __init__(self, start):self.current = startdef __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.current < 0:raise StopIterationresult = self.currentself.current -= 1return resultfor i in CountDown(3):print(i)  # 输出：3, 2, 1, 0

综上，虽然说语法糖可以使代码更加简洁，但如果我们过度使用可能导致代码难以理解并造成很大问题。

例如，复杂的嵌套列表推导式可能就比等效的for循环更难阅读。

# 可读性差的复杂推导式
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flattened = [num for sublist in data for num in sublist if num % 2 == 0] #虽然炫技但是难以理解到底在干什么啊！！！# 更易读更人性化的for循环写法（推荐正常人使用！！）
flattened = []
for sublist in data:for num in sublist:if num % 2 == 0:flattened.append(num)

在实际开发中，我们需要充分考虑在简洁性和可读性之间寻找平衡，绝不能一味追求更酷的代码，否则维护起来相当地吃力。：)

四、总结与展望

最后我们再来总结一下，Python的装饰器、Patch技术和语法糖是我们日常使用python语言开发提升代码质量和开发效率的利器。希望大家都能正确且合理地使用。

但是，代码少用糖，少走捷径，大道至简，重剑无锋可能也是一条光明的路子。

好了，今天的介绍就到这里。喜欢的朋友可以点赞、收藏加关注！

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谢谢朋友们！！

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