Python装饰器：修改函数行为和统计函数执行时间

Python装饰器是一种可以用来修改函数行为的特殊工具。它可以在不改变函数代码的情况下，对函数进行增强，使函数具有更强的功能。

装饰器是Python中的一级公民，也就是说，它可以像函数和类一样进行定义、传递和参数化。在使用装饰器的时候，我们需要定义一个函数，这个函数的参数是另外一个函数，这个函数会对 个参数函数进行修改，返回一个修改后的函数，从而可以改变函数的行为。

Python装饰器的应用非常广泛，其中最常见的应用就是用来统计函数的执行时间。下面我们来看一个简单的例子：

import time

def timeit(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("函数名：{0}，执行时间：{1}s".format(func.__name__, end_time - start_time))
        return result
    return wrapper

@timeit
def myfunc():
    time.sleep(1)

myfunc()

上面的代码中，我们定义了一个装饰器函数timeit，它的参数是一个函数func。timeit内部定义了一个内部函数wrapper，wrapper的参数是任意个数的位置参数和关键字参数。wrapper内部调用了func函数，并统计了函数的执行时间。我们可以使用Python的元编程特性@语法糖将装饰器直接应用到myfunc函数上，这样myfunc函数就变成了被timeit修饰后的新函数。

运行上面的代码，我们可以看到输出的结果：

函数名：myfunc，执行时间：1.0011920928955078s

我们可以看到，myfunc函数的执行时间为1秒，而且输出的结果是由timeit函数打印出来的。

上面的代码中，使用了Python标准库中的time模块来计算函数的执行时间，其实我们也可以使用其他的方法来实现这个功能。比如，可以使用Python内置的装饰器库functools中的装饰器wraps来提取原始函数的元信息，让装饰器保持原函数的名称、文档字符串等信息不变。这样可以让我们更加方便地维护代码并进行调试。

除了用来统计函数执行时间，Python装饰器还可以用来实现很多其他的功能，比如实现缓存、添加日志、权限控制等。学会了Python装饰器的使用，可以让我们写出更加灵活、易于维护的代码。