使用Python装饰器优化函数性能和功能

Python装饰器是一个非常强大的Python特性，可以对函数或者类进行装饰，增强函数或者类的功能和性能。Python装饰器可以为我们的代码提供更高的可读性和灵活性。以下是使用Python装饰器优化函数性能和功能的一些方法：

1. 缓存结果

使用Python装饰器可以轻松地在函数结果被缓存的情况下提高函数性能。例如，在复杂计算结果频繁不变的情况下，可以将结果缓存到内存中，避免重复计算。以下是一个使用Python装饰器实现结果缓存的示例：

import functools

def cache(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        cache_key = f"{func.__name__}{args}{kwargs}"
        if cache_key not in wrapper.cache:
            wrapper.cache[cache_key] = func(*args, **kwargs)
        return wrapper.cache[cache_key]
    wrapper.cache = {}
    return wrapper
  
@cache
def my_function(n):
    print("Computing...")
    return n*2

2. 数字验证

在建立网站时，输入表单的数字字段需要进行验证，以确保数值在预期范围内。使用Python装饰器可以轻松地实现数字验证。以下是一个使用Python装饰器实现数字验证的示例：

def validate_numeric(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        for arg in args:
            if not isinstance(arg, (int, float)):
                raise TypeError("Argument must be numeric")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper
  
@validate_numeric
def my_function(a, b, c):
    print(a + b + c)

3. 日志记录

在开发中加入日志记录可以让我们更好地了解代码的运行情况。使用Python装饰器可以快速实现日志记录。以下是一个使用Python装饰器实现日志记录的示例：

import logging

def log(func):
    logging.basicConfig(filename='example.log', level=logging.INFO)
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info(f"{func.__name__} called with {args} and {kwargs}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper
  
@log
def my_function(a, b, c):
    print(a + b + c)

4. 时间测量

使用Python装饰器可以轻松地测量函数的运行时间。以下是一个使用Python装饰器实现时间测量的示例：

import time

def time_it(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"Function {func.__name__} took {end-start} seconds to complete")
        return result
    return wrapper
  
@time_it
def my_function(a, b, c):
    time.sleep(1)  # Sleep for 1 second to simulate a long calculation
    return a + b + c

总结：Python装饰器可以为我们的代码增加灵活性和可读性，同时还可以提高代码的执行效率。通过使用Python装饰器来缓存结果、实现数字验证、记录日志和测量时间，我们可以增加代码的可靠性、性能和功能。