Python函数：如何使用装饰器实现代码复用和增强函数功能？

Python装饰器是一种特殊的语法结构，可以用于修改或增强函数的行为。它可以将一个函数作为参数传递给另一个函数，然后返回一个新函数，这个新函数就是原来的函数的增强版。这样做的好处是可以实现代码复用，并且不必改变原有的函数。下面我们将详细介绍如何使用Python装饰器实现代码复用和增强函数功能。

1. 什么是Python装饰器

在Python中，装饰器是指一种特殊的函数，它可以接受一个函数作为参数，然后返回一个新的函数。这个新函数通常会对原函数进行增强或修改，使得原函数的行为更加灵活或复杂。装饰器本质上是一个语法糖，它可以让我们充分运用Python的函数式编程特性，实现更加灵活和复杂的功能。

下面是一个简单的装饰器的例子:

def hello(func):
    def wrapper():
        print("Hello,")
        func()
    return wrapper

@hello
def world():
    print("World!")

world()

运行结果是:

Hello,
World!

我们可以看到，通过@hello这个装饰器，将函数world作为hello的参数传入，然后在hello函数内部定义了一个新函数wrapper，wrapper函数调用了原函数world，并在其前面输出了一句话“Hello,”,从而实现了对原函数的增强。最后返回的是新函数wrapper。

2. 实现代码复用

装饰器最经典的应用就是代码复用。我们常常会遇到这样的情况，多个函数功能相似，但是每个函数中都有一些公共的代码。如果不使用装饰器，那么我们就需要在每个函数中都重复写这些公共的代码，这显然是不太科学的。使用装饰器可以将公共的代码抽象出来，形成一个单独的装饰器函数，然后在每个函数中都加上这个装饰器，从而实现代码的复用。

下面是一个例子，假设我们有两个函数add和sub，它们功能相似，都是对两个数字进行操作，并输出结果。但是它们都需要先检查一下是否都是数字，如果有非数字的情况，则输出错误信息。如果不使用装饰器，那么我们需要在两个函数中都加上一模一样的检查代码，这样显然是不太好的。使用装饰器就可以解决这个问题。

def check(func):
    def wrapper(*args):
        for arg in args:
            if not isinstance(arg, (int, float)):
                print("Error: {} is not a number!".format(arg))
                return
        func(*args)
    return wrapper

@check
def add(a, b):
    print("{} + {} = {}".format(a, b, a+b))

@check
def sub(a, b):
    print("{} - {} = {}".format(a, b, a-b))

add(1, 2)
add(1, "hello")
sub(1, 2)
sub(1, "world")

运行结果是：

3
Error: hello is not a number!
-1
Error: world is not a number!

我们可以看到，check是一个装饰器函数，它接受一个func参数，返回一个新的函数wrapper。wrapper函数用*args收集所有参数，并逐个判断是否是数字。如果有非数字的情况，则输出错误信息并返回。否则就调用原函数func，并将参数传递给它。最后返回的是新函数wrapper。

在add和sub函数中，我们都使用了@check装饰器，将他们传递给check函数进行增强。这样就可以实现代码的复用。

3. 增强函数功能

除了实现代码复用以外，装饰器还可以给函数增加新的功能，从而让函数的行为更加灵活或复杂。下面我们将介绍两种常见的增强装饰器：计时装饰器和缓存装饰器。

3.1 计时装饰器

计时装饰器可以用来统计函数的运行时间，从而对代码进行优化。编写一个计时装饰器并不难，我们只需要在计时装饰器里定义一个新函数，并在里面记录函数开始和结束时间，然后算出两者之差，就可以得知函数运行的时间了。

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("Time elapsed: {:.4f} seconds".format(end_time-start_time))
        return result
    return wrapper

@timer
def test(n):
    time.sleep(n)
    return n

print(test(2.5))

运行结果是：

Time elapsed: 2.5002 seconds
2.5

我们可以看到，timer是一个装饰器函数，它接收一个函数作为参数，然后返回一个新函数wrapper。wrapper函数用time模块记录函数开始和结束时间，算出两者之差，然后输出运行时间。最后，wrapper函数返回原函数func的返回值result。而在test函数中，我们使用了@timer装饰器，将它传递给timer函数进行增强。这样就实现了计时功能的装饰器。

3.2 缓存装饰器

缓存装饰器可以用来缓存函数的返回值，从而提高函数的速度。我们可以用一个字典来存储函数的参数和返回值，如果函数再次用同样的参数调用时，我们就可以直接从字典中读取其返回值，而不必重新计算。

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

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

print(fib(20))

运行结果是:

6765

我们可以看到，cache是一个装饰器函数，它接收一个函数作为参数，返回一个新函数wrapper。同时，它定义了一个字典memo，用来存储函数的参数和返回值。wrapper函数首先判断参数args是否已经在memo字典中，如果是，则直接从字典中返回其对应的值。否则就调用原函数func，并将其返回值存入memo字典，最后返回func的返回值。在此例子中，我们使用了@cache装饰器，将它传递给cache函数进行增强，在计算斐波那契数列时，遇到重复的参数时，就可以直接读取memo字典的值，而不必重新计算，从而提高了代码执行效率。

4. 总结

Python装饰器是一种强大的语法结构，它可以帮助我们实现代码的复用和增强函数的功能。使用装饰器可以抽象出共用的部分，实现代码的复用，并且可以帮助我们去除冗余的代码。同时，装饰器还可以增强函数的功能，比如实现计时、缓存等功能，使得代码更加灵活和复杂。因此，学会如何使用Python装饰器是一个很重要的知识点，我们