利用Python中的装饰器扩展函数功能

Python中的装饰器是一种特殊的函数，可以扩展其他函数的功能。通过使用装饰器，我们可以在不改变原始函数的情况下，在其前面或后面添加额外的代码。

装饰器可以极大地简化代码，并使代码更易读和可维护。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的装饰器扩展函数的功能，以此为例，提高我们的代码的效率和可读性。

一、装饰器的基本形式

装饰器基本形式为：

def decorator_function(original_function):
    def wrapper_function():
        # Decorative code goes here
        return original_function()
    return wrapper_function

@decorator_function
def original_function():
    # Original code goes here
    pass

在上面的代码中，我们定义了一个装饰器函数decorator_function()，它接受一个原始函数original_function()作为参数，并返回一个新的函数wrapper_function()。wrapper_function()函数中包含装饰器的核心功能，例如添加日志记录或计时器。

当我们使用@decorator_function来修饰original_function时，Python会将original_function作为参数传递给decorator_function，decorator_function接着会返回一个新的函数wrapper_function。返回的wrapper_function函数也可以访问原始函数original_function。

二、一个简单的例子

在这个例子中，我们可以使用一个简单的装饰器打印出一个函数的执行时间：

import time

def timing_decorator(func):
    def wrapper():
        start_time = time.time()
        func()
        end_time = time.time()
        print("Execution time of " + func.__name__ + ": " + str(end_time - start_time) + " seconds.")
    return wrapper

@timing_decorator
def my_function():
    time.sleep(2) # Sleep for 2 seconds
    print("Function executed.")

my_function()

这个例子中，我们首先导入Python的内置时间模块，并定义了一个timing_decorator装饰器。timing_decorator接收函数作为参数，并在函数执行前后记录时间戳。

接着，我们定义了一个my_function函数，并使用timing_decorator装饰器装饰它。my_function中睡眠了2秒钟，并打印了一条消息。

最后，当我们调用my_function函数时，timing_decorator装饰器就会自动记录my_function的执行时间。

我们可以通过下面的输出结果看到具体的执行时间：

Function executed.
Execution time of my_function: 2.0018036365509033 seconds.

这里值得注意的是，在使用@timing_decorator装饰器修饰了my_function后，原始函数my_function被覆盖。因此，原始函数my_function现在指向了wrapper函数，而不是原始函数本身。如果你希望回到原始函数，你可以使用@original_functions修饰器。

三、使用参数的装饰器

当你希望处理带参数的原始函数时，装饰器需要自适应原始函数的参数数量和类型。在这种情况下，我们可以使用*args和**kwargs参数来表示原始函数的所有位置参数和关键字参数。下面是一个演示如何使用参数的装饰器的例子：

def logger_decorator(original_function):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Arguments were: " + str(args) + ", " + str(kwargs))
        return original_function(*args, **kwargs)
    return wrapper

@logger_decorator
def my_function(a, b, c):
    print("a: " + str(a))
    print("b: " + str(b))
    print("c: " + str(c))
    return a + b + c

my_function(1, 2, c=3)

在这个例子中，我们定义了一个logger_decorator装饰器，它接受原始函数参数并添加了一个日志记录器。wrapper函数中使用一个带*号的参数args和一个带**号的参数kwargs来包含原始函数的所有位置和关键字参数。因此，wrapper函数可以自适应原始函数的参数数量和类型。

在我们的例子中，我们定义了一个my_function函数，并使用logger_decorator修饰器来增加日志记录器。当我们调用my_function函数时，logger_decorator装饰器就会自动记录my_function函数的参数列表。

四、流程控制装饰器

装饰器还可以用于流程控制。例如，我们可以使用装饰器来创建缓存或捕获错误。下面是一个用于错误捕获的装饰器的例子：

def error_handler_decorator(original_function):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        try:
            return original_function(*args, **kwargs)
        except Exception as e:
            print("An error occurred: " + str(e))
            return None
    return wrapper

@error_handler_decorator
def erroneous_function(b, c):
    return b / c

erroneous_function(1, 0)

在这个例子中，我们定义了一个error_handler_decorator装饰器，它可以捕获一个原始函数输出的异常。wrapper函数中用try语句来覆盖原始函数，并使用except语句捕获异常。当我们调用erroneous_function并试图将1除以0时，原始函数会输出一个ZeroDivisionError异常。由于我们使用了error_handler_decorator装饰器，异常信息就被捕获了，并输出了错误信息。

五、缓存和记忆化

装饰器还可以用于实现缓存和记忆化。缓存是将函数的结果存储在内存中，以后调用该函数时，如果输入参数相同，则使用缓存的结果而不是再次调用函数。记忆化是将函数的输入和输出值相应地记录下来，以便以后能够快速地检索和重复计算。

下面是一个用于记忆化的装饰器的例子：

def memoize(original_function):
    cache = {}
    def wrapper(*args):
        if args in cache:
            return cache[args]
        else:
            result = original_function(*args)
            cache[args] = result
            return result
    return wrapper

@memoize
def fibonacci(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(20))

在这个示例中，我们定义了一个memoize装饰器，并创建了一个名为cache的字典，用于存储函数的调用结果。wrapper函数用函数的输入参数作为键，并检查cache中是否存在相应的结果。如果存在，则返回缓存的结果。否则，计算结果并将其保存在cache中，然后返回结果。当我们调用fibonacci函数并计算第20个斐波那契数列时，由于递归计算过程过长，在不使用缓存时程序将会非常缓慢。然而，由于我们使用了memoize装饰器，计算过程被加速了很多。

总结

装饰器是Python中极其有用的概念之一，能极大地扩展函数的功能，并简化代码。装饰器可以用于日志记录、流程控制、缓存和记忆化等方面。虽然装饰器在初次接触时可能有些难以理解，但一旦掌握，它们就能充分体现出Python的代码优雅之处。