函数装饰器：了解Python中的装饰器概念，并学习如何应用于函数中。

Python中的装饰器是一种特殊的函数，可以用于修改其他函数的行为。装饰器本身是一个函数，可以接受一个函数作为参数，然后返回一个新的函数。新函数可以在原来的函数之前或之后添加一些额外的功能。

装饰器的概念可以帮助我们简化代码，提高代码的可重用性和可读性。它可以将一些通用的功能抽象出来，并应用于多个函数中，避免代码重复。

在Python中，使用@符号来应用装饰器。当在一个函数或方法的定义前面加上@装饰器，就相当于将该函数或方法作为参数传递给装饰器函数。装饰器函数返回的新函数将替换原来的函数，并在其前面或后面添加一些额外的功能。

下面是一个简单的例子，展示了如何定义和使用装饰器。

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('Function {} is called.'.format(func.__name__))
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

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

result = add(2, 3)
print(result)

在这个例子中，我们定义了一个装饰器函数logger。它接受一个函数作为参数，并返回一个新函数wrapper。新函数wrapper在原来的函数add之前打印一条日志，并且调用原来的函数。然后我们使用@logger将装饰器应用到add函数上。

当我们调用add函数时，实际上是在调用装饰器返回的新函数wrapper。新函数执行原来的函数，并在执行前后添加了额外的功能。在这个例子中，新函数在调用原来的函数之前打印了一条日志。

装饰器的好处在于它能够让我们修改已有函数的行为，而不需要修改函数的定义代码。这样做有助于保持代码的整洁和可维护性。同时，装饰器可以被多次应用，可以为函数添加不同的功能。

除了简单的功能添加，装饰器还可以用于实现一些高级功能。例如，我们可以用装饰器来实现权限检查、性能分析、异常处理等功能。装饰器还可以使用类来实现，这样可以提供更多的灵活性和控制力。

下面是一个例子，展示了如何使用装饰器实现缓存功能。

def cache(func):
    cache_dict = {}
    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = (args, tuple(kwargs.items()))
        if key in cache_dict:
            return cache_dict[key]
        else:
            result = func(*args, **kwargs)
            cache_dict[key] = result
            return result
    return wrapper

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

result = fibonacci(10)
print(result)

在这个例子中，我们定义了一个装饰器函数cache，用于实现缓存功能。它使用一个字典cache_dict来保存函数的计算结果。新函数wrapper首先检查参数是否在缓存中，如果在缓存中，则直接返回结果；否则，计算结果并保存到缓存中。

我们将装饰器应用于fibonacci函数上，这样每次调用fibonacci函数时，都会先检查缓存中是否已经计算过结果，如果已经计算过，则直接返回缓存中的结果，否则计算结果并保存到缓存中。

使用装饰器的好处是，它可以将缓存功能从函数中抽象出来，并应用到多个函数中。这样可以避免代码重复，提高代码的可重用性。

总结来说，装饰器是一种强大的Python特性，它能够实现更灵活、更可复用的代码。通过定义装饰器，我们可以在不改变原有函数代码的情况下，修改函数的行为，并添加一些通用的功能。装饰器在提高代码的可读性和可维护性方面也起到了重要作用。能够熟练地应用装饰器，是成为Python高级开发者的一项重要技能。