使用装饰器提升Python函数的性能与可读性

在Python中，装饰器是一种特殊的语法，允许我们对函数进行包装并添加额外的功能。装饰器可以用于提升函数的性能和可读性，以及实现一些常见的功能，如缓存、日志记录、出错处理等。

为了提升函数的性能，我们可以使用装饰器来实现函数的缓存。缓存是一种将函数的计算结果存储起来以避免重复计算的技术。以下是一个使用装饰器实现函数缓存的例子：

def memoize(func):
    cache = {}

    def wrapper(*args):
        if args not in cache:
            cache[args] = func(*args)
        return cache[args]

    return wrapper

@memoize
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    return n * factorial(n-1)

print(factorial(5))  # 输出 120
print(factorial(5))  # 输出 120 (从缓存中取得结果)

在上面的例子中，我们定义了一个装饰器 memoize，它使用一个字典来缓存函数的计算结果。装饰器将函数包装在内部函数 wrapper 中，wrapper 函数首先检查缓存中是否存在计算结果，如果存在则直接返回缓存的结果，否则调用原始函数进行计算，并将结果存入缓存中。使用 @memoize 这样的语法糖可以很方便地将函数应用上装饰器。

除了提升性能，装饰器还可以增强函数的可读性。我们可以使用装饰器来添加日志记录的功能，以便在函数运行时输出相关信息。以下是一个使用装饰器添加日志记录功能的例子：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f'{func.__name__} 函数开始执行...')
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f'{func.__name__} 函数执行结束。')
        return result

    return wrapper

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

print(add(1, 2))  # 输出 3，同时输出日志记录

在上面的例子中，我们定义了一个装饰器 log，它在函数执行前输出一条开始执行的日志，然后调用原始函数进行计算，最后输出一条执行结束的日志。使用 @log 这样的语法糖可以很方便地将函数应用上装饰器。

装饰器是一种强大的工具，它可以让我们以一种优雅且可扩展的方式来增强函数的功能。除了缓存和日志记录，我们还可以使用装饰器来实现其他的功能，如输入验证、权限控制、事务处理等。通过合理地应用装饰器，我们可以使代码更加清晰、模块化和可维护。