Python函数中的装饰器实现

Python 函数中的装饰器是一种在运行时动态增加函数功能的方式，它可以在不修改原函数代码的情况下，给函数附加一些额外的功能。装饰器本质上是一个函数，它可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。在调用原函数之前或之后，装饰器可以执行一些额外的逻辑，比如打印日志、记录执行时间、缓存结果等。

为了更好地理解 Python 函数中的装饰器，我们可以通过一个示例来演示它的用法。假设我们有一个简单的函数，它接受两个参数，计算它们的和并返回结果，代码如下：

def add(x, y):
    return x + y

现在我们想要给这个函数增加一个日志记录功能，每次调用函数时都将计算的结果记录下来。我们可以使用装饰器来实现这个功能，代码如下：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Call {func.__name__}{args} -> {result}")
        return result
    return wrapper

@log
def add(x, y):
    return x + y

在这个实现中，我们定义了一个 log 函数作为装饰器，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的包装函数 wrapper。在包装函数中，我们首先调用原函数得到结果，然后打印日志并返回结果。最后，我们使用 @log 语法糖将 add 函数应用装饰器。

现在，每次我们调用 add 函数时，都会自动打印出计算结果，比如下面的示例：

>>> add(1, 2)
Call add(1, 2) -> 3
3

>>> add(3, 4)
Call add(3, 4) -> 7
7

在这个示例中，装饰器 log 可以通过包装函数 wrapper 实现对 add 函数的增强。当我们调用 add 函数时，实际上是在调用 wrapper 函数。由于 wrapper 函数已经被装饰器 log 修饰过，它会在调用 add 函数之前和之后打印日志，然后返回结果。

装饰器可以被用来实现各种功能，比如缓存、授权、限制访问频率等。下面是一些常见的装饰器实现。

1. 缓存装饰器

缓存装饰器可以用来缓存函数的结果，避免重复计算。它基于一个缓存字典，每次调用函数时，先检查缓存字典中是否已经存在计算结果，如果存在则直接返回，否则执行函数并将结果加入缓存字典。代码如下：

import functools

def cache(func):
    memo = {}

    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args):
        if args in memo:
            return memo[args]
        else:
            result = func(*args)
            memo[args] = result
            return result

    return wrapper

在这个实现中，我们定义了一个 memo 字典作为缓存，每次调用缓存装饰器时，都会创建一个新的 memo 字典。在包装函数 wrapper 中，我们先检查缓存字典中是否已经存在计算结果，如果存在则直接返回，否则执行函数并将结果加入缓存字典。

2. 授权装饰器

授权装饰器可以用来限制用户访问函数的权限。它基于一个用户令牌字典，每次调用函数时，需要检查用户是否拥有访问函数的权限。如果用户没有权限，则返回一个错误信息。代码如下：

import functools

def authorize(permission):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            token = kwargs.get("token")
            if token and token in permission:
                return func(*args, **kwargs)
            else:
                return "Access Denied"
        return wrapper
    return decorator

在这个实现中，我们定义了一个 authorize 函数作为装饰器工厂，它接受一个参数 permission，表示具有访问函数权限的用户令牌。在 authorize 函数内部，我们定义了一个 decorator 函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个包装函数 wrapper。在 wrapper 函数中，我们检查 kwargs 参数中是否存在 token 字段，并检查该令牌是否在 permission 列表中。如果用户具有访问权限，则调用原函数并返回结果，否则返回一个错误信息。

3. 记录执行时间装饰器

记录执行时间装饰器可以用来记录函数的执行时间，方便优化代码性能。它使用 time 模块来计算函数的执行时间。代码如下：

import time
import functools

def timed(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"Executed {func.__name__} in {end - start} seconds")
        return result
    return wrapper

在这个实现中，我们定义了一个 timed 装饰器，它使用 time 模块来计算函数的执行时间。在包装函数 wrapper 中，我们记录函数执行的起始和结束时间，并计算二者之差，最后打印出执行时间。

以上是 Python 函数中的装饰器实现的一些示例。装饰器是 Python 中非常有用的特性，可以帮助我们实现多种功能，提高代码灵活性和可重用性。了解装饰器的实现方式，也有助于我们更好地理解 Python 的语法和内部机制。