TypedDict()和装饰器：进一步提高Python代码的可扩展性和可维护性

TypedDict()和装饰器是Python中用于提高代码可扩展性和可维护性的两种重要工具。

首先，让我们来了解TypedDict()。TypedDict()是Python3.8中引入的一种数据结构，它用于创建具有特定键和值类型的字典。它允许我们在编译时检查字典的类型，并提供了更好的代码提示和类型检查。考虑以下示例：

from typing import TypedDict

class Person(TypedDict):
    name: str
    age: int

def person_info(person: Person) -> None:
    print(f"Name: {person['name']}")
    print(f"Age: {person['age']}")

# 创建一个符合Person类型的字典
person_dict = {"name": "John", "age": 30}

person_info(person_dict)

在上面的示例中，我们使用TypedDict()来定义了一个名为Person的字典类型，其键类型为str，值类型为int。然后，我们定义了一个person_info函数，它接受一个Person类型的参数，并打印出字典中的姓名和年龄。我们可以看到，在创建person_dict时，IDE会提供相应的代码提示，并且在编译时会检查字典的类型。

接下来，让我们来看看装饰器。装饰器是Python中一种可以在不修改原始函数代码的情况下，对其进行扩展和增强的技术。装饰器可以用于添加日志记录、性能分析、输入验证等功能。考虑以下示例：

def logger(original_func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function: {original_func.__name__}")
        result = original_func(*args, **kwargs)
        print(f"Function {original_func.__name__} finished")
        return result
    return wrapper

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

result = add(3, 4)
print(f"Result: {result}")

在上面的示例中，我们定义了一个名为logger的装饰器函数，它接受一个原始函数original_func作为参数，并返回一个新的函数wrapper。在wrapper函数中，我们可以添加任何我们想要的额外功能，然后调用原始函数，并返回其结果。通过使用装饰器，我们可以在不修改add函数的情况下，向其添加日志记录功能。使用@logger语法糖，我们可以很容易地将装饰器应用于add函数。在调用add函数时，logger装饰器会打印出相关的日志信息。

总结起来，TypedDict()和装饰器是两种非常有用的工具，可以提高Python代码的可扩展性和可维护性。TypedDict()允许我们在编译时进行类型检查，并提供更好的代码提示。装饰器允许我们在不修改原始函数代码的情况下，添加额外的功能和逻辑。通过使用这两种工具，我们可以编写更清晰、更健壮的代码，使其更易于理解和扩展。