Python函数的装饰器：如何增加函数功能和性能

Python中的装饰器是一种非常强大的工具，可以对函数进行增强，并且不需要修改函数本身。装饰器的作用是包装一个函数，以添加额外的功能或修改其行为，而不需要修改这个函数的实现。这种方法称为装饰器模式。 装饰器可以让代码更加简单和优雅。它可以减少重复的代码，使代码更清晰，易于理解和维护。同时，装饰器还可以用于性能优化，以提高程序的运行效率。

Python中的装饰器是一种高阶函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数，这个新函数包装了原始函数。这使得我们可以对原始函数进行增强，而不需要修改原始函数体。装饰器通常使用@符号和装饰函数名，以指示将函数包装在装饰器中。

下面我们来看一个装饰器的例子：

def debug(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("调用函数:{}".format(func.__name__))
        return func(*args, **kwargs)

    return wrapper


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


print(add(2, 3))

这里定义了一个名为debug的装饰器函数，它接受一个函数作为参数，并返回包装的函数。包装函数打印出函数的名称，然后调用原始函数并返回结果。 然后，我们使用@debug语法来装饰add()函数，这样每次调用add()函数时，它都会自动打印函数的名称和参数。 运行代码后，我们将得到以下输出：

调用函数:add
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由于我们使用了@debug语法，所以add()函数被装饰成debug(add)函数。在调用add()时，实际上是在调用debug(add)。 装饰器帮助我们将函数的某些处理逻辑与函数本身分离开来。我们可以在不改变原始函数的情况下，添加任何我们想要的处理逻辑。

除了增加函数的功能之外，装饰器还可以用于性能优化。在Python中，使用装饰器可以缓存函数结果，这样可以避免重复计算，提高程序的运行速度。

下面，我们看一个装饰器缓存函数结果的例子：

import time


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


@cache
def slow_function(n):
    time.sleep(1)
    return n ** 2


print(slow_function(4))  # 执行缓慢，耗时1秒
print(slow_function(4))  # 使用缓存，立即返回结果

这里我们定义了一个cache()装饰器函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个包装函数。包装函数使用字典cached_results来缓存函数的结果。 如果函数的某个输入参数已经被计算过，那么就从缓存中返回结果。否则计算结果，并将其存储在缓存中。

然后，我们使用@cache语法来装饰slow_function()函数。我们调用slow_function()两次， 次是 次调用缓慢，而第二次使用缓存，返回结果的速度非常快。

装饰器是Python中非常强大的工具。它可以使我们的代码更加简单，优雅和高效。 我们可以通过创建自己的装饰器，来增强函数的功能，提高程序的性能。 我们可以使用现成的装饰器，如lru_cache，来缓存函数结果。装饰器是Python中的一个非常重要的概念，值得学习掌握。