Python装饰器-实现函数的增强功能

Python装饰器是Python语言中一种非常强大的编程技术，它可以在不改变原有代码的前提下，为函数或类添加新的功能。与函数参数一样，Python装饰器是由@符号后面跟着一个函数名组成的。Python装饰器的灵活性和可复用性使其成为Python中非常重要的编程技术之一。

一个装饰器函数的定义通常包括以下几个步骤：

1. 定义一个装饰器函数，以函数作为参数，并返回另外一个函数。

2. 在包装函数中，定义需要增强功能的代码（装饰器的本体）。

3. 在包装函数的前面加上@符号，以将包装函数绑定到需要增强功能的函数上。

Python装饰器可以将一些固定的功能作为一个公共的框架，让不同的函数能够共享这些固定功能。在写Python程序时，有时我们会发现需要给某个函数添加额外的功能，比如记录函数的调用次数、打印函数的输入输出、检查参数的类型等等。使用Python装饰器，我们可以为这些功能都编写一个独立的装饰器函数，并在需要的函数中调用这个装饰器函数，从而实现这些功能的增强。

下面我们来介绍几个常用的Python装饰器。

装饰器用法1：函数的运行时间计时

有时候我们需要统计某个函数的执行时间，来判断其性能是否优良。下面是一个计时器的装饰器函数：

import time

def performance_timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("Function", func.__name__, "took", end_time - start_time, "seconds to run.")
        return result
    return wrapper

下面是一个示例函数：

@performance_timer
def test_function():
    time.sleep(1)

在这个示例函数中，我们让函数等待1秒钟。我们可以使用Python装饰器为这个函数增加一个计时功能，以打印函数的执行时间：

test_function()

输出结果：

Function test_function took 1.0000293254852295 seconds to run.

装饰器用法2：参数类型检查

有时候我们需要检查函数参数的类型，以避免函数在执行时出现输入错误的情况。下面是一个参数类型检查的装饰器函数：

def arg_types(*types):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for i in range(len(types)):
                if types[i] != type(args[i]):
                    raise TypeError("Argument {} should be of type {}".format(i+1, types[i]))
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

下面是一个示例函数：

@arg_types(int, float, str)
def test_func(a, b, c):
    print("a=", a)
    print("b=", b)
    print("c=", c)

在这个示例函数中，我们指定了三个参数类型int、float和str。我们可以使用Python装饰器为这个函数增加一个参数类型检查的功能，以保证函数的输入参数的正确性：

test_func(1, 1.1, "Hello")

输出结果：

a= 1
b= 1.1
c= Hello

接下来我们来看一个参数输入错误的情况：

test_func("abc", 1.1, "Hello")

程序会抛出一个TypeEror异常：

TypeError: Argument 1 should be of type <class 'int'>

装饰器用法3：记录函数执行日志

有时候我们需要记录函数的执行日志，以便于日后追踪程序异常。下面是一个记录函数执行日志的装饰器函数：

def logger(func):
    import logging
    logging.basicConfig(filename='{}.log'.format(func.__name__), level=logging.INFO)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info('Call function {}'.format(func.__name__))
        result = func(*args, **kwargs)
        logging.info('Function {} finished'.format(func.__name__))
        return result
    return wrapper

下面是一个示例函数：

@logger
def test_logger(a, b, c):
    pass

我们可以使用Python装饰器为这个函数增加一个记录函数执行日志的功能，以便日后更好的追踪程序异常：

test_logger(1, 2, 3)

函数执行后，我们会得到一个名为test_logger.log的日志文件，其中包含一些关于test_logger()函数调用的信息。

装饰器用法4：实现函数缓存

有些函数的计算量很大，每次调用都需要重新计算，如果能够对函数的计算结果进行缓存，就可以避免重复计算，提高程序的执行效率。下面是一个实现函数缓存的装饰器函数：

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

下面是一个示例函数：

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

在这个示例函数中，我们通过递归的方式计算斐波那契数列。我们可以使用Python装饰器为这个函数增加一个缓存功能，以避免对已经计算过的参数进行重复计算：

fibonacci(10)

输出结果：

55

接下来我们来看一个重复计算的情况：

fibonacci(10)

由于之前已经计算过fibonacci(10)，程序直接获取缓存中的结果，因此不会执行重复计算，输出结果仍然是55：

55

这么说来，Python装饰器是一个非常强大和灵活的编程技术。它不仅可以为函数添加额外的功能，还可以将多个装饰器组合起来使用，以实现更为强大的功能增强。同时，在Python 3.0中，装饰器还可以用于类的定义和方法的增强，使其更加通用。通过学习Python装饰器，我们可以更加灵活地编写Python程序，提高编程效率和代码复用性。