Python装饰器：扩展函数功能的特殊函数

Python装饰器是一种特殊函数，它可以用来扩展一个函数的功能。Python中的函数是一等公民，这使得装饰器非常有用。装饰器可以对函数进行参数检查、缓存结果、实现日志等。在大型程序中，装饰器可以使代码更加模块化、更容易维护。

Python装饰器的基本语法如下所示：

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # Do something before the function is called
        result = func(*args, **kwargs)
        # Do something after the function is called
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def my_function():
    # Function code here

在这个例子中，my_decorator是装饰器。它将被装饰的函数作为参数，并返回一个新函数。这个新函数将被用来替代原始函数，以添加额外的行为。 @my_decorator是使用装饰器的语法。 它表示将使用my_decorator来装饰后面的函数。

下面是一些常见的例子，说明如何使用Python装饰器来扩展函数功能。

## 缓存函数结果

一个经常需要用装饰器来实现的功能是缓存函数结果。当一个函数的参数相同，每次调用它都会得到相同的结果。如果缓存函数结果，我们可以避免重复的计算，从而提高程序性能。下面是一个实现缓存函数结果的装饰器：

def memoize(f):
    cache = {}
    def wrapper(*args):
        if args not in cache:
            cache[args] = f(*args)
        return cache[args]
    return wrapper

在这个示例中，memoize装饰器会创建一个字典cache，用于存储已经计算过的结果。每次调用函数时，wrapper函数会首先检查是否已经存在结果。如果已经存在，它会从缓存中返回结果，而不是重复计算。否则，函数就被调用，并且计算结果被加入缓存中。

## 记录函数运行时间

另一个常见的需求是记录函数的运行时间。这可以帮助我们找出程序中哪些函数是慢的并探索优化的可能性。下面是一个记录函数运行时间的装饰器：

import time

def time_it(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"Function {func.__name__} took {(end - start) * 1000:.6f}ms to run")
        return result
    return wrapper

time_it装饰器会在函数开始运行时记录开始时间。当函数结束时，它记录结束时间，并计算运行时间。最后，它打印出函数名和运行时间。

## 检查函数参数

装饰器还可以用于检查函数的参数。我们可以使用装饰器来检查参数是否满足一定条件，以保证函数的正确性。下面是一个检查参数是否为浮点数的装饰器：

def validate_floats(*args):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if any(not isinstance(arg, float) for arg in args):
                raise ValueError("One or more arguments are not float")
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

在这个示例中，validate_floats返回一个装饰器，这个装饰器检查函数的所有非关键字参数是否为浮点数。如果其中有一个参数不是浮点数，它就会抛出一个ValueError异常。

## 将函数变成单例模式

有些时候我们希望一个函数只被调用一次，例如用来初始化一个对象或配置参数。使用装饰器可以很容易地实现这个功能。下面是一个将函数变为单例模式的装饰器：

def singleton(cls):
    instances = {}
    def get_instance(*args, **kwargs):
        if cls not in instances:
            instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
            return instances[cls]
    return get_instance

这个装饰器会创建一个字典instances，用于存储已经创建过的实例。当一个函数被装饰为单例模式后，它只会被调用一次，因为已经存在一个实例了。如果再次尝试调用这个函数，它只会返回已经创建过的实例。

## 总结

Python装饰器是一种强大的技术，它允许我们在不修改函数本身的情况下扩展函数功能。通过创建装饰器，我们可以实现缓存函数结果、记录函数运行时间、检查函数参数等功能。使用装饰器，可以使我们的代码更加模块化、更易于维护。Python标准库中已经有很多内置的装饰器，例如@property、@staticmethod、@classmethod等，这些装饰器可以帮助我们更好地使用Python类和属性。可以利用装饰器这一特性来创造出真正的高效代码。