Python装饰器函数的概念和使用

Python装饰器函数是Python语言中一个非常常用的函数类型，用于给已有函数添加一些额外的功能，不改变原函数的代码。 在Python语言中，装饰器函数是函数的高阶函数，即一个返回新函数的函数。将一个函数作为参数传递给装饰器函数，并返回一个新函数，该新函数具备了原始函数的行为及额外功能，实现了对原函数的装饰功能。

装饰器函数通常用于增强函数的功能，比如打印函数执行时间、权限控制、缓存等。举例而言，我们可以定义一个@timeit装饰器函数，来为内部函数增加计时功能：

    import time

    def timeit(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            tic = time.time()
            result = func(*args, **kwargs)
            toc = time.time()
            print(f"Function {func.__name__} took {toc-tic} seconds")
            return result
        return wrapper

    @timeit
    def my_function():
        # some code

上面的代码定义了一个@timeit装饰器函数，接下来用@timeit装饰一个函数my_function。该装饰器记录函数my_function的执行时间并输出结果。

上面的代码等价于：

    def my_function():
        # some code

    my_function = timeit(my_function)

通过这种方式，我们可以看到装饰器能够优雅地实现函数的装饰，而且不必对原始函数的代码进行修改。

装饰器可以有多个，一个函数可以被多个装饰器装饰。装饰器可以按照任意顺序执行，最后返回最终的装饰结果。以缓存为例，假设我们需要为一个函数添加缓存功能以提高执行效率，但是我们不希望直接修改原始函数以增加缓存功能，这时候我们可以使用装饰器函数来实现：

    def cache(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            cache_key = str(args) + str(kwargs)
            if cache_key not in wrapper.cache_store:
                result = func(*args, **kwargs)
                wrapper.cache_store[cache_key] = result
                return result
            else:
                return wrapper.cache_store[cache_key]
        wrapper.cache_store = {}
        return wrapper

    @cache
    def my_function():
        # some time-consuming code

在上面的装饰器函数中，我们使用函数变量的嵌套特性，在闭包函数的内部定义了变量cache_key和cache_store，其中cache_store是一个类属性，用于缓存函数返回值。

上面的代码等价于：

    def my_function():
        # some time-consuming code

    my_function = cache(my_function)

Python中的装饰器函数提供了一种非常易用的方式来实现额外功能，它可以提高函数的代码复用性和可维护性。通过装饰器，我们可以在不改变已有函数代码的情况下，实现对函数的修改和增强。