装饰器：Python函数装饰器的概念和用法

Python函数装饰器是Python语言的一种特殊语法，它允许在不改变原始代码的情况下，用另一段代码来装饰原始函数，以达到增强函数的功能的目的。它是函数式编程的一种体现，可以静态地、动态地、部分地甚至是运行时地修改函数的行为，使得我们能够更加快速地编写、维护和扩展Python代码。

Python装饰器的基本概念

1. Python函数装饰器是一种特殊函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个经过修改后的函数对象。

2. Python函数装饰器的语法糖是“@装饰器名称”，即在原有函数定义的前一行使用@符号加上装饰器名称。

3. 装饰器函数本身也是函数，在定义时，需要在函数定义前使用@符号指定函数的名称，然后在函数内部实现装饰器的功能。

4. 装饰器函数可以包装任何函数，无论是被装饰函数还是其他装饰器函数。

Python装饰器的用法

1. 为函数添加日志功能

装饰器可以很方便地为一个函数添加日志信息，如下代码所示：

def log_function(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Calling function {} with arguments {} and {}...".format(func.__name__, args, kwargs))
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@log_function
def add(a, b):
    return a + b

result = add(2, 3)
print(result)

首先，定义了一个log_function装饰器，它是一个带有一个函数参数的函数，用于装饰其他函数。在wrapper函数中，添加了一个日志信息输出的语句，然后返回原有函数调用的结果。接下来，使用@log_function将add函数装饰一下，使得调用add函数时，先输出日志信息。最后输出结果5。

2. 添加计时器功能

与添加日志信息类似，我们也可以用装饰器实现一个简单的计时器功能，如下代码所示：

import time

def measure_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print('Function {} executed in {} seconds'.format(func.__name__, end_time - start_time))
        return result
    return wrapper

@measure_time
def slow_function():
    time.sleep(2)
    return 0

result = slow_function()
print(result)

定义了一个measure_time装饰器，函数执行时，在调用被装饰函数之前记录开始时间，在函数返回之后记录结束时间，并计算整个函数执行的时间，在终端打印出来。使用装饰器@measure_time来修改slow_function函数，使执行结果输出函数执行的时间，并且sleep函数的参数只修改了2s，但实际执行时间是2s多，因为装饰器里面增加了计时器的部分。

3. 实现缓存功能

我们经常使用的编程技巧是，为了提高程序执行效率，将计算过程中的结果缓存下来以便下次使用。装饰器也可以方便地实现缓存功能，如下代码所示：

def memoize(func):
    cache = {}

    def wrapper(*args):
        if args not in cache:
            cache[args] = func(*args)
        return cache[args]
  
    return wrapper

@memoize
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    else:
        return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

result = fibonacci(10)
print(result)

定义了一个memoize装饰器，将缓存变量cache定义在wrapper函数外，使得缓存可以持久化多次函数调用。在wrapper函数中，在调用被装饰函数前，首先检查缓存cache中是否已经存在计算结果，如果存在则直接返回结果，否则计算结果并存储到缓存中。使用@memoize将fibonacci函数缓存一下，以方便下次调用时使用之前的结果，提高运行效率。结果是55，表示第十个斐波那契数是55。

总结

Python函数装饰器是Python语言的一个强大功能，它可以在不改变原有代码的情况下，动态地增加函数的行为，实现代码的增强、优化和重构。我们可以借助装饰器来添加日志、计时器、缓存和其他功能，使代码变得更加简洁、灵活和可维护。当我们需要在多个函数中增加相同的行为时，装饰器的复用性和可扩展性远远高于传统的代码剪切和粘贴方式，是Python编程中必不可少的一个工具。