Python中的函数装饰器：用法和示例解释。

函数装饰器是Python中的一种高级技术，它允许我们在不修改原函数代码的情况下，对函数的行为进行扩展或修改。装饰器本质上是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数作为结果。通过在函数定义之前使用@符号，我们可以将装饰器应用到函数上。

函数装饰器的使用可以在很多场景下发挥作用，例如：

1. 记录日志: 我们可以使用装饰器来自动记录函数的调用日志，包括参数和返回值。这对于排查和调试代码非常有用。示例代码如下：

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Calling function:", func.__name__)
        print("Arguments:", args, kwargs)
        result = func(*args, **kwargs)
        print("Result:", result)
        return result
    return wrapper

@logger
def add(a, b):
    return a + b

add(2, 3)

运行结果：

Calling function: add
Arguments: (2, 3) {}
Result: 5

2. 计时器: 我们可以使用装饰器来自动计算函数的运行时间。这对于性能优化和代码分析非常有用。示例代码如下：

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("Function:", func.__name__)
        print("Execution time:", end_time - start_time, "seconds")
        return result
    return wrapper

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

fibonacci(10)

运行结果：

Function: fibonacci
Execution time: 1.3672142028808594e-05 seconds

3. 缓存结果: 我们可以使用装饰器来自动缓存函数的结果，以避免重复计算。这对于计算密集型任务和递归函数非常有用。示例代码如下：

def memoize(func):
    cache = {}
    def wrapper(*args):
        if args not in cache:
            cache[args] = func(*args)
        return cache[args]
    return wrapper

@memoize
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

fibonacci(10)

运行结果：

55

通过装饰器，我们可以很方便地扩展原始函数的功能，而不需要修改原始函数的代码。装饰器还可以嵌套使用，以实现多个功能的组合。需要注意的是，装饰器会改变原函数的元数据，例如函数名和文档字符串，因此在编写装饰器时要小心处理这些信息。

总结起来，函数装饰器是Python中一个强大而灵活的特性，它允许我们通过添加额外的代码，使函数具有更多的功能。在实际开发中，装饰器可以帮助我们提高代码的可维护性、可读性和性能。同时，它也是理解和运用Python高级特性的重要一环。