Python函数式编程中的装饰器介绍

装饰器是Python语言中比较常见的一种编程技巧，用于在不改变函数原有结构的前提下增加或修改函数的功能。

装饰器可以理解为一个函数，用于接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。在Python中，使用@符号将装饰器函数放在函数定义的前面，以达到装饰函数的目的。

装饰器在Python中广泛应用，常用的场景包括：

1.计时器装饰器

计时器装饰器可以用于测量函数的运行时间。下面是一个简单的计时器装饰器：

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print('函数%s运行时间为 %.2f 秒' % (func.__name__, end_time-start_time))
        return result
    return wrapper

@timer
def foo(n):
    for i in range(n):
        pass

2.缓存装饰器

缓存装饰器可以用于缓存函数的结果，这样减少了重复计算，提高了程序效率：

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

@cache
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

3.权限验证装饰器

权限验证装饰器可以用于验证用户的权限，如果用户没有权限，则返回错误信息：

def access_control(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if check_user_permission():
            return func(*args, **kwargs)
        else:
            return '无权限操作'
    return wrapper

@access_control
def delete_user(user_id):
    # 删除用户

需要注意的是，装饰器可以组合使用，以达到更复杂的效果，例如：

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

上述代码中，首先会运行cache装饰器，计算并缓存函数结果；然后运行timer装饰器，测量函数运行时间。可以看到，通过组合装饰器，可以达到非常灵活的效果。

装饰器是Python函数式编程中非常重要的一种技巧，掌握装饰器可以大大提高程序的可读性、可维护性和可扩展性。在实际开发中，建议多使用装饰器，尤其是对于那些需要多次重复使用的功能，比如缓存、计时器等。