通过Python Decorator进行函数的装饰和修改

Python Decorator是Python函数的一个特殊类型，它允许程序员可以在不修改函数本身的情况下，对函数进行功能的装饰和修改。通过Decorator，我们可以创建一个“包装器函数”（wrapper function），来对目标函数进行封装，以实现对目标函数的扩展或修改。

在Python中，Decorator本质上是一种“语法糖”，它是通过特殊的语法结构来实现的。一个Decorator可以被写成一个函数或者一个类，也可以是一个实现了__call__方法的任何对象。当Decorator应用到一个函数上时，它将返回一个带有包装器函数引用的对象，这个包装器函数将取代原始函数的引用。

Python Decorator的使用场景非常广泛，常见的Decorator有@classmethod、@staticmethod、@property、@lru_cache、@wraps等。下面我们将通过几个实例来感性理解Python Decorator的使用。

1. 对函数进行计时

下面的代码展示了如何使用Decorator来对函数进行计时，这个Decorator可以用来测量函数执行的时间：

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print('花费时间:', end - start)
        return result
    return wrapper

# 使用@timer装饰器
@timer
def add(a, b):
    time.sleep(1)
    return a+b

print(add(1, 2))

代码中，我们定义了一个timer函数，它接受一个func参数，这个参数指向待修饰的函数。在装饰器内部，我们定义了一个wrapper函数，这个函数用来计时并返回结果，在最后算出函数执行的耗时。最后，我们通过@timer就可以对add函数进行装饰。

2. 缓存计算结果

下面的代码展示了如何使用Decorator来缓存函数的计算结果，这个Decorator可以用来避免重复计算：

import functools

def memoize(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if wrapper.cache is None:
            wrapper.cache = {}
        key = (args, tuple(kwargs.items()))
        if key not in wrapper.cache:
            wrapper.cache[key] = func(*args, **kwargs)
        return wrapper.cache[key]
    wrapper.cache = None
    return wrapper

# 使用@memoize装饰器
@memoize
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

print(fib(5))
print(fib(5))

代码中，我们定义了一个memoize函数，它接受一个func参数，这个参数指向待修饰的函数。在memoize内部，我们定义了一个wrapper函数，它用来缓存函数的计算结果。我们通过@memoize就可以对函数进行装饰，从而避免重复计算。

3. 对函数进行日志输出

下面的代码展示了如何使用Decorator来对函数进行日志输出，这个Decorator可以用来记录函数执行的日志：

import logging

logging.basicConfig(filename='test.log', level=logging.INFO)

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info('开始执行函数：%s', func.__name__)
        result = func(*args, **kwargs)
        logging.info('函数%s的执行结果为：%s', func.__name__, result)
        return result
    return wrapper

# 使用@log装饰器
@log
def add(a, b):
    return a+b

print(add(1, 2))

代码中，我们定义了一个log函数，它接受一个func参数，这个参数指向待修饰的函数。在log内部，我们定义了一个wrapper函数，它用来记录函数执行的日志。我们通过@log就可以对函数进行装饰，从而记录函数的执行过程。

总结

Python Decorator是Python语言的一个独特特性，它为Python编程提供了一种非常灵活、通用、优雅的方式来扩展和修改函数功能。通过Decorator，我们可以使得函数代码更加简洁、易读、且易于复用和维护。在Python中，我们可以使用注解来为函数添加装饰器，从而快速地实现常见的功能。