编写Python装饰器函数实现重用或扩展函数功能

Python的装饰器函数是一种特殊的函数，用于在运行时修改其他函数的行为。它们通常用于实现代码重用或扩展已有函数的功能。本文将介绍Python装饰器函数的基本概念和用法，以及一些常见的装饰器函数示例。

1. 装饰器函数的定义

Python中的装饰器函数是一种特殊的高阶函数，它接受一个函数作为输入，并返回另一个新的函数。装饰器函数通常用于包装其他函数，以便在不修改该函数的源代码情况下为其添加新的功能或修改其行为。

一个简单的装饰器函数的定义如下：

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # add some new functionality to the original function
        result = func(*args, **kwargs)
        # return the result
        return result
    return wrapper

这个装饰器函数接受一个函数对象func作为参数，并返回一个新函数wrapper。wrapper函数在func函数的基础上添加了一些新的功能，并返回结果。

2. 装饰器函数的应用

装饰器函数的主要应用场景是对其他函数的修饰和扩展。装饰一个函数可以达到以下目的：

- 添加新的功能

- 修改函数的行为

- 缓存函数的结果

- 对函数的输入和输出进行检查和验证

下面是一些常见的装饰器函数用例：

2.1 在函数执行前后打印日志

def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Before the function is called.")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("After the function is called.")
        return result
    return wrapper

@log_decorator
def foo(x, y):
    print("Inside foo function.")
    return x+y

foo(2, 3)

执行结果：

Before the function is called.
Inside foo function.
After the function is called.
5

2.2 检查函数参数

def check_args(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        for arg in args:
            if arg < 0:
                raise ValueError("Argument must be non-negative.")
        for value in kwargs.values():
            if value < 0:
                raise ValueError("Argument must be non-negative.")
        result = func(*args, **kwargs)
        return result
    return wrapper

@check_args
def bar(x, y):
    print("Inside bar function.")
    return x+y

bar(2, -3)

执行结果：

ValueError: Argument must be non-negative.

2.3 缓存函数结果

def cache_decorator(func):
    cache = dict()
    def wrapper(*args):
        if args in cache:
            return cache[args]
        result = func(*args)
        cache[args] = result
        return result
    return wrapper

@cache_decorator
def fibonacci(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10))

执行结果：

55

注意：装饰器函数实现缓存原理是利用函数输入的参数作为查询字典中已经缓存的结果的键值，如果存在已经缓存的值，则直接返回结果，否则执行函数后将结果缓存起来以供下次查询。

3. 使用多个装饰器函数

在Python中，我们可以对同一个函数应用多个装饰器函数，可以使用@语法来链式应用多个装饰器函数。例如

@decorator1
@decorator2
def foo(...):
    ...

当我们执行函数foo时，会依次执行decorator1、decorator2和foo内部的代码。这种语法有助于将多个简单的装饰器函数组合在一起，实现更加复杂的功能。

4. 装饰器函数的局限性

尽管Python中的装饰器函数功能很强大，但是它们也有一些限制。装饰器函数虽然可以实现代码重用和扩展函数功能，但它们也会增加代码的复杂度和可读性。因此，对于一些简单的任务， 还是使用常规的方式实现。同时，装饰器函数也有一个限制，就是对于那些需要修改函数属性（如函数名、文档字符串）的任务，它们并不适用。

总之，Python装饰器函数是一个非常有用的技术，可以让我们更加灵活和方便地扩展函数功能，并实现代码的重用。通过学习和使用装饰器函数，我们能够更加高效和优雅地编写Python程序。