Python函数中的装饰器：如何用它们进行函数修饰？

Python中的装饰器是一种特殊的语法，用于修改或扩展函数或类的功能。它们允许我们将现有的函数和类包装起来，以便增强它们的行为。这样做的好处是使代码的复用和可维护性更容易。

装饰器是在函数定义之前定义的特殊函数。它采用一个函数作为输入，并返回一个新的函数。新的函数可能会被替换为输入函数本身或向其添加额外的行为。在Python中，装饰器是以@符号开头的函数，它紧接着在要修饰的函数（或类）上面。下面是一个简单的装饰器示例：

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before function is called.")
        func()
        print("After function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def my_function():
    print("Function is called.")

my_function()

在上面的示例中，my_function函数被@my_decorator包装起来。当我们调用my_function函数时，实际上会调用装饰器中的wrapper函数。该函数将添加额外的行为，并将原始函数my_function作为参数传递给它。wrapper函数的输出如下：

Before function is called.
Function is called.
After function is called.

这里，输出包括了我们在装饰器中添加的两个字符串。这个简单的装饰器允许我们在函数调用前和调用后打印一些信息。在本示例中，我们没有额外的参数传递给装饰器或接收来自被装饰函数的任何参数。现在让我们看看如何编写可以接受参数的装饰器。

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Before function is called.")
        func(*args, **kwargs)
        print("After function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def my_function(name):
    print(f"Hello, {name}!")

my_function("John")

在这个示例中，我们添加了一个字符串参数name，该参数将作为打印信息的一部分。由于装饰器可能添加或修改函数的参数列表，因此我们使用了*args和**kwargs参数格式。*args是一个由位置参数组成的元组，**kwargs是一个由关键字参数组成的字典。这两个参数允许函数接受任意数量的参数，而不限于它的签名。

现在让我们看一个更复杂的示例，其中我们使用装饰器来缓存函数的输出。此时，我们将函数的输入作为缓存键，并将返回值作为缓存值。如果一个函数具有相同的输入，则从缓存中读取输出，而不是再次计算输出：

def cache(func):
    memory = {}

    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = str(args) + str(kwargs)
        if key not in memory:
            memory[key] = func(*args, **kwargs)
        return memory[key]

    return wrapper

@cache
def fibonacci(n):
    if n in (0, 1):
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10))
print(fibonacci(20))
print(fibonacci(10))

在上面这个示例中，我们定义了一个缓存装饰器，并用于编写一个递归斐波那契函数。每次我们调用函数时，它将首先检查存储在内存中的缓存，如果找不到缓存值，就计算一个新值并将其写入缓存中。

这种装饰器非常有用，因为它可以大大加速计算密集型函数的执行。它也可以减少磁盘I/O中的瓶颈，因为从内存中读取数据比从磁盘中读取要快得多。

总的来说，在Python中，装饰器是一种极其有用的语言特性。它们允许我们轻松地将函数和类包装起来，并添加或修改它们的行为，而不会影响它们的核心操作。装饰器可以用于一个广泛的应用程序，包括计时器、日志记录、缓存、授权控制、错误处理和调试。学习装饰器是成为Python专家的必备技能，任何想要成为Python开发人员的人都应该掌握它。