Python中如何使用装饰器来增强函数的功能？

装饰器是Python中一种非常强大的工具，它可以用来在不修改原函数代码的情况下，增强函数的功能。装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。装饰器通过在原函数的前后插入额外的代码，实现对函数功能的增强。

使用装饰器可以实现以下常见的功能：

1. 记录日志：可以使用装饰器来自动在函数调用之前、之后或异常抛出之后记录日志信息。

def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Function {} is called".format(func.__name__))
        result = func(*args, **kwargs)
        print("Function {} is finished".format(func.__name__))
        return result
    return wrapper

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

print(add(1, 2))

2. 计时功能：可以使用装饰器来自动计算函数的执行时间。

import time

def timer_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("Function {} took {} seconds".format(func.__name__, end_time - start_time))
        return result
    return wrapper

@timer_decorator
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10))

3. 输入合法性检查：可以使用装饰器在函数调用之前检查输入的合法性，并在不合法时抛出异常。

def input_check_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        for arg in args:
            if not isinstance(arg, int):
                raise TypeError("Arguments must be integers")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@input_check_decorator
def multiply(a, b):
    return a * b

print(multiply(2, 3))
print(multiply(2, "3"))  # Raises TypeError

4. 缓存结果：可以使用装饰器来自动缓存函数的计算结果，以提高性能。

def cache_decorator(func):
    cache = {}

    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = (args, frozenset(kwargs.items()))
        if key not in cache:
            result = func(*args, **kwargs)
            cache[key] = result
        return cache[key]

    return wrapper

@cache_decorator
def factorial(n):
    if n <= 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

print(factorial(5))  # Calculates factorial(5)
print(factorial(5))  # Returns cached result

除了以上的常见功能，使用装饰器还可以实现许多其他的功能，比如身份验证、权限检查、输入输出转换等等。装饰器的灵活性使得我们可以根据实际需求自定义装饰器，并将其应用于不同的函数。

需要注意的是，使用装饰器会改变原函数的一些属性，比如__name__属性会变为装饰器内部函数的名字。为了解决这个问题，可以使用functools.wraps装饰器将内部函数的属性复制给外部函数。

import functools

def log_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Function {} is called".format(func.__name__))
        result = func(*args, **kwargs)
        print("Function {} is finished".format(func.__name__))
        return result
    return wrapper

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

print(add.__name__)  # Output: add

总结来说，使用装饰器可以在不修改原函数代码的情况下增强函数的功能，使代码更加简洁、可重用和易于维护。装饰器是Python中一种非常强大的工具，值得我们深入学习和应用。