使用Python中的装饰器函数来提高代码复用性

装饰器是Python中用于增强函数功能的一种方法，可以在不修改原始函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。通过装饰器，我们可以实现代码复用和逻辑分离，提高代码的可读性和可维护性。

装饰器函数接受一个函数对象作为参数，并返回一个新的函数对象。这个新的函数对象可以在调用原始函数之前和之后执行一些额外的操作。下面是一个简单的装饰器函数的例子：

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Before function execution")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("After function execution")
        return result
    return wrapper

@decorator
def my_function():
    print("Inside my_function")

my_function()

输出：

Before function execution
Inside my_function
After function execution

在上面的例子中，我们定义了一个装饰器函数decorator，它接受一个函数对象func作为参数，并返回一个新的函数wrapper。wrapper函数在执行原始函数之前和之后打印一些额外的信息。

使用装饰器函数时，我们使用@decorator语法将装饰器应用到目标函数上。在调用my_function()时，实际上是调用了装饰器返回的新的函数wrapper，从而在执行my_function()之前和之后打印了额外的信息。

装饰器的使用可以大大提高代码复用性。我们可以定义一个通用的装饰器函数，然后将它应用到多个函数上，以实现一些共享的功能，例如日志记录、性能分析、权限验证等。这样，我们不需要在每个函数内部重复实现这些功能，而只需将装饰器应用到需要增加功能的函数上即可。

另外，装饰器的使用还可以实现逻辑的分离。我们可以将一些与核心业务逻辑无关的代码抽取出来，作为装饰器的一部分。这样一来，核心业务逻辑的函数只关注具体的功能实现，而将非核心逻辑交给装饰器处理。这样可以使代码更加清晰和易于维护。

下面是一个使用装饰器函数实现缓存功能的例子：

def cache(func):
    cache_data = {}
    
    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = (args, tuple(sorted(kwargs.items())))
        if key not in cache_data:
            cache_data[key] = func(*args, **kwargs)
        return cache_data[key]
    
    return wrapper

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

print(fibonacci(10))

输出：

55

在上面的例子中，我们定义了一个装饰器函数cache，用于实现函数的结果缓存功能。cache函数内部维护了一个字典cache_data，用于存储不同参数对应的函数结果。在调用被装饰函数之前，wrapper函数会先检查缓存中是否存在对应的结果，如果存在则直接返回缓存中的结果，否则执行原始函数，并将结果保存到缓存中。

通过将装饰器@cache应用到fibonacci函数上，我们实现了对fibonacci函数调用结果的缓存，避免了重复计算。

总之，装饰器函数是Python中提高代码复用性的重要工具。通过将通用功能抽取为装饰器函数，我们可以在不修改原始函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。装饰器的使用可以提高代码的可读性和可维护性，实现代码复用和逻辑分离。