Python装饰器-为函数添加额外的功能

Python的装饰器是一种很有用的功能，可以为函数添加额外的功能，而不需要对函数本身进行修改。

装饰器本质上是一个函数，它接受目标函数作为参数，并返回一个新的函数。这个新的函数执行了目标函数，并在执行前后可以做一些额外的操作，比如打印日志、计时等。

使用装饰器的语法是在目标函数的定义上加上@符号，后面跟上装饰器函数的名字。例如：

@decorator
def target_function():
    ...

下面以一个简单的例子来说明装饰器的用法。

import time

# 定义一个装饰器函数，用来计时
def timer(func):
    def wrapper():
        start_time = time.time()
        func()
        end_time = time.time()
        print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time}s to run")
    return wrapper

# 定义一个目标函数
@timer
def my_function():
    time.sleep(1)
    print("Function is running")

# 调用目标函数
my_function()

运行上面的代码，会输出以下结果：

Function is running
Function my_function took 1.0002076625823975s to run

可以看到，装饰器函数timer在调用my_function之前先记录了开始时间，然后调用目标函数，最后再记录结束时间并打印出函数执行时间。

除了计时以外，装饰器还可以应用于很多其他的场景。比如，可以用装饰器来实现函数的缓存，这样可以避免重复计算；还可以用装饰器来实现权限验证，只有具有特定权限的用户才能调用目标函数；还可以用装饰器来实现日志记录，记录函数的输入参数和返回结果等等。

下面是一个示例，展示了如何使用装饰器来实现函数的缓存。

# 定义一个装饰器函数，实现函数的缓存
def cache(func):
    result_cache = {}
    def wrapper(*args):
        if args in result_cache:
            print("Get result from cache")
            return result_cache[args]
        else:
            result = func(*args)
            result_cache[args] = result
            return result
    return wrapper

# 定义一个目标函数，计算斐波那契数列
@cache
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# 调用目标函数
print(fibonacci(10))
print(fibonacci(10))

运行上面的代码，会输出以下结果：

55
Get result from cache
55

可以看到，在第一次调用fibonacci(10)时，会进行正常的计算过程，并把结果缓存起来。然后，第二次调用fibonacci(10)时，会直接从缓存中取出结果，而不再进行重复的计算。

总结来说，装饰器是一种强大而灵活的工具，可以帮助我们在不改变函数本身的情况下，为函数添加额外的功能。通过使用装饰器，我们可以轻松地实现一系列的功能，比如计时、缓存、权限验证、日志记录等等，从而提高代码的复用性和可维护性。