利用Python装饰器来增强函数功能

Python装饰器是一种函数，它可以接收一个函数作为参数，并且返回一个新的函数。它可以在不改变原函数代码的情况下，对函数的行为进行增强、改变或者修饰。通过装饰器，我们可以将一些通用的代码逻辑或判断逻辑，抽象出来，以便代码的可读性和可维护性。

举一个例子：

def print_hello():
    print('Hello World!')

def change_print(func):
    def new_print():
        print('Before')
        func()
        print('After')
    return new_print

print_hello = change_print(print_hello)
print_hello()

以上代码中，我们定义了一个函数print_hello，该函数只是简单地打印出"Hello World!"。然后我们定义了一个装饰器函数change_print，该函数接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。新的函数会在原函数执行前和执行后分别打印出"Before"和"After"。

最后，我们将print_hello作为参数传递给change_print函数，然后将返回的新函数重新赋值给print_hello。然后调用print_hello函数时，就会执行新的函数，从而实现了对原函数的扩展。

在Python中，还有一种更为简洁的方式来使用装饰器，即使用@符号。同样以上述例子为例：

@change_print
def print_hello():
    print('Hello World!')

print_hello()

以上代码中，我们将装饰器直接应用于print_hello函数，并在函数定义前添加了@change_print。此时，print_hello已经被重新定义为装饰器返回的新函数，因此调用print_hello函数时就会执行新的函数，从而实现了对原函数的扩展。

除了以上的例子，Python装饰器还可以应用于各种场景，比如对函数的执行时间进行计时、记录日志、验证用户权限等等。下面我们来看一些高级的装饰器用法。

##### 1. 缓存装饰器

缓存装饰器可以将某个函数的结果缓存起来，以避免重复计算。下面是一个简单的缓存装饰器的实现：

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

以上代码中，我们定义了一个装饰器memoize，用于对某个函数进行缓存。该装饰器定义了一个cache字典，用于缓存函数结果。当函数被调用时，装饰器会首先检查是否已经计算过该函数的结果，如果已经计算过，则直接返回缓存结果；否则，调用原函数计算结果，并将结果保存在cache字典中，最后返回结果。

使用该装饰器的代码如下：

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

以上代码中，我们对阶乘函数进行了缓存，以避免重复计算。当我们多次调用factorial函数时，缓存装饰器会首先检查是否已经计算过该函数的结果，避免了重复计算，提高了计算效率。

##### 2. 类型检查装饰器

Python是一种动态类型语言，数据类型可以在运行时改变。在一些情况下，我们希望对函数接受的参数进行强制类型检查，以避免数据类型不一致导致的错误。下面是一个简单的类型检查装饰器的实现：

def type_check(*types):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if len(args) != len(types):
                raise TypeError("Wrong number of arguments.")
            for i, arg in enumerate(args):
                if type(arg) != types[i]:
                    raise TypeError(f"Argument {i+1} should be of type {types[i]}.")
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

以上代码中，我们定义了一个装饰器type_check，用于对函数接受的参数进行类型检查。该装饰器使用了两层嵌套函数。 层函数用于接收参数类型，第二层函数用于接收原函数并返回新函数。

当函数被调用时，装饰器会首先检查传入的参数数量是否与要求的类型数量一致。如果不一致，则抛出TypeError异常。然后逐个检查参数的数据类型是否符合要求，如果不符合则抛出TypeError异常。最后，如果所有参数类型都符合要求，则调用原函数并返回结果。

使用该装饰器的代码如下：

@type_check(int, str)
def repeat(n, s):
    return s * n

repeat(3, 'abc')

以上代码中，我们定义了一个repeat函数，该函数接受两个参数n和s，分别为重复次数和字符串。然后我们使用@type_check(int, str)装饰器将其修改为强制要求参数类型为int和str。当我们调用repeat(3, 'abc')时，程序会首先检查参数类型是否符合要求，然后执行原函数并返回结果。

##### 3. 权限验证装饰器

在一些场景中，我们需要对函数的调用者进行权限验证，以确保只有具有特定权限的用户才能调用该函数。下面是一个简单的权限验证装饰器的实现：

def require_permission(level):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if level > get_user_level():
                raise PermissionError("User does not have enough permission.")
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

以上代码中，我们定义了一个装饰器require_permission，用于对函数的调用者进行权限验证。该装饰器使用了两层嵌套函数。 层函数用于接收用户权限等级，第二层函数用于接收原函数并返回新函数。

当函数被调用时，装饰器会首先获取当前用户的权限等级，然后与要求的权限等级进行比较。如果用户权限等级不足，则抛出PermissionError异常。最后，如果用户权限等级足够，则调用原函数并返回结果。

使用该装饰器的代码如下：

@require_permission(2)
def secret_function():
    print("This is a secret function.")

secret_function()

以上代码中，我们定义了一个secret_function函数，并使用了@require_permission(2)装饰器将其修改为只有权限等级大于等于2的用户才能调用该函数。当我们调用secret_function函数时，程序会首先检查用户权限等级是否符合要求，然后执行原函数并打印结果。

总的来说，Python装饰器是一种非常强大的工具，可以增强函数的功能，改变函数的行为。通过装饰器，我们可以将代码逻辑进行抽象，提高代码的可读性和可维护性。同时，装饰器还可以应用于各种场景，可以为函数添加缓存、类型检查、权限验证等功能，提高代码的可靠性和安全性。因此，在开发Python应用程序时，合理地使用装饰