Python中的装饰器：如何使用装饰器来扩展现有的函数功能

装饰器是Python中非常强大且常用的功能，可以用来扩展现有函数的功能，而不用修改函数的源代码。本文将详细介绍装饰器的使用方法，并提供一个使用装饰器的例子。

装饰器是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。这个新的函数通常会在原有函数的基础上增加一些新的功能。装饰器的实现方式是使用闭包，它可以访问并修改被装饰函数的变量和属性。

下面是一个简单的装饰器示例，用于计算一个函数的运行时间：

import time

def calculate_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"函数运行时间：{end_time - start_time}秒")
        return result
    return wrapper

在上面的例子中，calculate_time 装饰器接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数 wrapper。wrapper 函数在调用原函数之前会记录当前时间，在调用原函数之后会再次记录当前时间，然后计算两个时间的差值，并输出到控制台。最后返回原函数的返回值。

现在我们定义一个要被装饰的函数 my_function ，并使用 calculate_time 装饰器来扩展它的功能：

@calculate_time
def my_function():
    # 做一些事情
    time.sleep(2)
    return "操作完成"

在这个例子中，我们使用 @calculate_time 装饰器来修饰 my_function 函数。这样，当调用 my_function 函数时，装饰器会自动被调用，并且会在原函数的基础上添加计算运行时间的功能。

现在，我们可以调用 my_function 函数，并观察控制台输出：

result = my_function()
print(result)

运行上面的代码，会输出如下内容：

函数运行时间：2.0003530979156494秒
操作完成

从结果可以看出， calculate_time 装饰器成功地扩展了 my_function 函数的功能，并且计算了函数的运行时间。

除了计算运行时间，装饰器还可以用于日志记录、权限验证、性能优化等方面。例如，我们可以定义一个装饰器来记录函数的调用日志：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"调用函数 {func.__name__}，参数：{args}, {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"函数 {func.__name__} 执行完毕")
        return result
    return wrapper

我们可以将 log 装饰器应用到另一个函数上，比如 add 函数：

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

然后调用 add 函数，观察控制台输出：

result = add(5, 7)
print(result)

运行上面的代码，会输出如下内容：

调用函数 add，参数：(5, 7), {}
函数 add 执行完毕
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从结果可以看出， log 装饰器记录了函数 add 的调用日志。

通过上述例子，我们可以看到装饰器的强大功能。使用装饰器可以轻松地扩展现有函数的功能，而不需要修改函数的源代码。这使得我们可以更加灵活地使用和修改已有的函数，同时保留原函数的功能。