Python函数的装饰器：如何使用装饰器增强和修改函数行为。

Python函数装饰器是一种高级特性，它可以用来修改或增强函数的行为。通过使用装饰器，可以在不改变函数原有代码的情况下，在函数执行前或执行后添加额外的功能。

定义装饰器

装饰器实际上是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个函数。装饰器的内部函数可以拥有任意数量和类型的参数，但至少应该接收一个参数：被装饰的函数本身。

下面是一个简单的装饰器示例，它可以在函数调用前和调用后打印出一条信息：

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('Before the function is called.')
        result = func(*args, **kwargs)
        print('After the function is called.')
        return result
    return wrapper

这个装饰器定义了一个函数my_decorator，它接收被装饰的函数作为参数func。在装饰器内部，定义了一个内部函数wrapper，它接收任意数量和类型的参数。wrapper函数的 行代码输出一个文本，表示函数调用前执行的操作。然后，调用被装饰的函数，并将其结果储存在result变量中。最后，输出第二条信息，并返回函数的结果。

在最后一行，装饰器返回了wrapper函数。这意味着我们可以将这个装饰器应用于其他函数，然后就可以在函数调用前和调用后打印出相应的信息了。

使用装饰器

现在，我们可以将这个装饰器应用于其他函数了。下面的示例中，我们定义了一个简单的函数my_function，并使用装饰器将其增强：

@my_decorator
def my_function(x, y):
    return x + y

在这个示例中，我们使用@符号来调用装饰器。具体来说，我们用@my_decorator来调用定义好的装饰器。相当于直接调用my_function = my_decorator(my_function)，这样调用装饰器就不会繁琐了。现在，当我们调用my_function时，装饰器会在调用前和调用后打印出信息：

>>> my_function(2, 3)
Before the function is called.
After the function is called.
5

从上面的输出可以看出，装饰器确实增强了my_function的行为，因为它打印了一些额外的信息。我们可以把同样的装饰器应用于其他函数，以获得类似的效果。

修改函数行为

装饰器还可以用来修改函数的行为。例如，我们可以定义一个装饰器，它将函数的结果缓存起来，以便在下一次调用相同的函数时，可以立即获得结果，而不用再次执行函数。

下面是一个简单的缓存装饰器示例：

def cache(func):
    cached_results = {}
    def wrapper(*args):
        if args in cached_results:
            return cached_results[args]
        result = func(*args)
        cached_results[args] = result
        return result
    return wrapper

在这个示例中，我们定义了一个装饰器cache。它接收一个函数作为参数，定义了一个字典cached_results来缓存函数的结果。在装饰器内部，我们定义了一个内部函数wrapper，它接收任何数量和类型的参数。如果给定的参数args已经在cached_results中缓存，则返回缓存的结果；否则执行原始函数，并将结果缓存。

我们可以将这个装饰器应用于任何可以哈希的函数，例如将两个数字相加的函数。现在，当我们调用该函数时，结果会被缓存起来，以便在下一次相同的调用时，可以直接返回结果：

@cache
def add(x, y):
    return x + y

>>> add(2, 3)
5
>>> add(2, 3)
5

从上面的示例中可以看出，第二次调用add(2, 3)时不再执行函数，而是直接返回缓存的结果。这样可以大大提高函数的执行效率。

总结

Python函数装饰器是一个很强大的特性，它可以让你在不改变函数原有代码的情况下增强或修改函数的行为。可以通过定义装饰器来实现这一功能，并将它应用于其他函数。通过使用装饰器，你可以在函数调用前或调用后添加额外的功能，还可以修改函数的行为，例如增加缓存机制来提高执行效率。