如何在Python函数中使用装饰器？

装饰器是Python中一个强大而常用的概念，可以用来扩展或修改函数的功能。在Python中，函数是一等公民，可以作为参数传递和返回，所以可以通过装饰器来扩展函数的功能。

一个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。下面是一个简单的装饰器示例，用于在函数调用前后打印日志：

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Function {func.__name__} called")
        return result
    return wrapper

@logger
def add(a, b):
    return a + b

在上面的例子中，我们定义了一个装饰器函数logger，它接收一个函数作为参数func。装饰器内部定义了一个新的函数wrapper，它接收任意数量的位置参数*args和关键字参数**kwargs，并在函数调用前后打印日志。最后，在add函数上方使用装饰器@logger，表示将add函数传入logger装饰器函数进行装饰。

当我们调用add函数时，实际上是调用了wrapper函数。在wrapper函数内部，首先打印日志，然后调用被装饰的函数func，并将其返回值赋给result变量。最后打印日志，并返回result。

通过装饰器，我们可以轻松地扩展函数的功能，而不需要修改函数的定义。在上面的例子中，装饰器logger为add函数增加了打印日志的功能，而add函数本身的定义没有任何变化。

除了上面的例子，装饰器还可以实现其他更复杂的功能，如身份验证、性能分析、缓存等。下面是一个缓存装饰器的例子：

def cache(func):
    memory = {}

    def wrapper(*args):
        if args not in memory:
            memory[args] = func(*args)
        return memory[args]

    return wrapper

@cache
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

在上面的例子中，我们定义了一个缓存装饰器cache，它使用一个字典memory来保存函数的调用结果。在wrapper函数内部，先检查args是否存在于memory中，如果存在则直接返回结果，如果不存在则调用被装饰的函数func，并将结果保存到memory中再返回。通过缓存装饰器，我们可以避免重复计算，提高函数的执行效率。

通过上面的两个例子，可以看到装饰器在Python函数中的使用方法。首先定义一个装饰器函数，接收一个函数作为参数，然后在装饰器内部定义一个新的函数，对原函数进行扩展或修改，最后返回该新函数。使用装饰器时，需要在被装饰的函数上面使用@装饰器名的语法糖。