Python装饰器：提升函数功能的实用技巧

Python装饰器是一种函数，用于修饰其他函数，可以动态地修改函数的功能。装饰器是Python中非常重要的概念，可以帮助我们实现代码的复用和功能的扩展。

装饰器的基本使用方法是在需要被修饰的函数上放置一个@符号，然后在该符号后面定义一个装饰器函数。装饰器函数内部定义一个包裹函数，该函数可以在被修饰函数执行前或执行后添加额外的功能。

下面我们通过几个例子来演示Python装饰器的使用方法，以及如何通过装饰器提升函数的功能。

例子一：计算函数执行时间的装饰器

import time

def calculate_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("函数%s执行时间为：%f秒" % (func.__name__, end_time - start_time))
        return result
    return wrapper

@calculate_time
def my_func():
    time.sleep(1)

my_func()

在上面的例子中，我们定义了一个装饰器函数calculate_time，它内部定义了一个wrapper函数。在wrapper函数中，我们先记录函数执行的起始时间，然后执行被修饰的函数，最后记录函数执行的结束时间，计算函数执行时间并输出。

我们将my_func函数用@calculate_time修饰，这样在调用my_func函数时，calculate_time装饰器就会自动执行，并输出函数执行时间。

例子二：检查函数参数类型的装饰器

def check_type(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        types = func.__annotations__
        for i, arg in enumerate(args):
            if arg.__class__ != types['args'][i]:
                raise TypeError("参数类型不匹配")
        for k, v in kwargs.items():
            if v.__class__ != types['kwargs'][k]:
                raise TypeError("参数类型不匹配")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@check_type
def add(x: int, y: int, z: str) -> int:
    return x + y

result = add(1, 2, '3')

在上面的例子中，我们定义了一个装饰器函数check_type。在check_type函数内部，我们通过func.__annotations__获取被修饰函数的参数和返回值的注解，然后通过遍历args和kwargs，以及与注解进行比较，检查参数类型是否匹配。

我们将add函数用@check_type修饰，在调用add函数时，check_type装饰器就会自动执行，并检查参数类型是否匹配。

上面的两个例子展示了如何使用装饰器来提升函数的功能。装饰器可以让我们在不修改被修饰函数源代码的情况下，动态地为其添加额外的功能。装饰器可以应用于多种场景，例如：日志记录、权限验证、性能分析、异常处理等。

需要注意的是，装饰器函数可以带有参数，这样可以进一步定制装饰器的行为。此外，装饰器也可以被链式调用，多个装饰器会依次对被修饰的函数进行修饰。

总之，Python装饰器是一种非常有用的语言特性，可以帮助我们实现函数功能的复用和扩展。掌握装饰器的使用方法，能够提高我们的代码效率和可维护性。