如何在Python函数中使用装饰器以提高代码重用性

装饰器是Python中一种强大的功能，它允许您在运行时修改或增强函数或类的功能。装饰器是Python的高级功能之一，它们提供了一种简单而优雅的方法来对代码进行修改，其中无需进行任何重大更改，从而实现了代码的重用性。在本文中，我们将探讨如何在Python函数中使用装饰器，以提高代码的重用性。

Python装饰器可以在函数定义上方放置一些代码，如下所示：

@decorator
def my_func():
    #处理逻辑

在这里，@decorator指定了我们要使用的装饰器，然后将其应用于my_func函数。

首先，我们需要定义装饰器函数。装饰器函数使用原始函数作为参数，并返回具有相同名称的新函数。可以在新函数内部修改和替换行为，或者返回原始函数的结果。下面是一个最简单的装饰器函数：

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before function call")
        func()
        print("After function call")
    return wrapper

这个装饰器函数接受一个函数作为参数，并返回另一个函数，该函数在调用前后输出一些东西。

在我们定义了装饰器函数之后，我们可以将其应用于函数，如下所示：

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

现在，当我们调用say_hello()函数时，装饰器将输出如下内容：

Before function call
Hello!
After function call

这是因为@my_decorator语法将我们的装饰器函数应用于say_hello()函数。

但是，这就像一个黑盒子，因为我们想要在回调say_hello()之前或之后执行任何具体的操作。我们可以利用装饰器参数将我们的装饰器从黑盒子转换为可配置算法。

让我们看一个例子，该例子会在函数调用之前检查是否有足够的带宽，如果带宽不足，则会等待一段时间再重试。否则，该函数将被执行，并返回结果。

import time
def rate_limited(rate_limit_period: float):
    def my_decorator(func):
        last_called_time = None
        def wrapper(*args, **kwargs):
            nonlocal last_called_time
            elapsed_time_since_last_call = time.time() - last_called_time
            time_left = rate_limit_period - elapsed_time_since_last_call
            if time_left > 0:
                time.sleep(time_left)
            result = func(*args, **kwargs)
            last_called_time = time.time()
            return result
        return wrapper
    return my_decorator

我们可以像下面这样应用装饰器：

@rate_limited(rate_limit_period=3)
def send_request(request_params):
    # 处理请求逻辑
    return results

在这个例子中，@rate_limited装饰器函数需要一个额外的参数rate_limit_period，它将指定调用之间的等待时间。此参数将被传递给my_decorator函数，后者将以函数处理请求的方式调用my_decorator。因此，我们可以很容易地重用同样的rate_limited装饰器用于其他任何需要执行速率限制的地方。

综上所述，装饰器是Python中一个非常有用的功能，它可以让您在运行时修改或增强函数或类的功能，从而提高代码的重用性。要使用装饰器，请定义一个装饰器函数，该函数将原始函数作为参数，并返回一个新函数，该函数使用修改后的实现或原始函数的结果。装饰器可以带参数，并能够容易地应用于其他需要相同行为的函数或类。