Python中的装饰器函数（Decoratorfunctions）

装饰器函数（Decorator functions）是Python中的一种高级技巧，可以用来修改或扩展其他函数的功能。装饰器函数本质上是一个返回函数的函数，它接受一个函数作为参数，并且通过添加额外的代码来修改或增强这个函数的行为。装饰器函数通常用于修改函数的输入、输出或行为，而不需要直接修改原始函数的源代码。

装饰器函数的基本语法如下所示：

def decorator_function(original_function):
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        # 添加或修改的代码
        return original_function(*args, **kwargs)
    return wrapper_function

以上是一个使用装饰器函数来扩展原始函数功能的示例。装饰器函数接收一个original_function作为参数，并返回一个wrapper_function。wrapper_function是一个闭包函数，可以访问original_function的参数并执行一些额外的操作。最后，装饰器函数返回wrapper_function。

使用装饰器函数来装饰一个函数的方式非常简单。只需要在定义函数时，使用@符号后跟装饰器函数的名称即可。例如：

@decorator_function
def my_function():
    # 函数体代码
    pass

上面的代码等效于以下代码：

def my_function():
    # 函数体代码
    pass

my_function = decorator_function(my_function)

装饰器函数可以在不修改原始函数源代码的情况下，动态地修改函数的行为。常见的装饰器应用场景包括：添加日志、计时、缓存、权限验证等功能。

例如，下面是一个添加日志功能的装饰器函数：

def log_decorator(original_function):
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        print(f'调用函数 {original_function.__name__}')
        return original_function(*args, **kwargs)
    return wrapper_function

可以将该装饰器应用到其他函数上，以添加日志输出。

@log_decorator
def my_function():
    # 函数体代码
    pass

my_function()

在执行my_function函数时，log_decorator会在函数执行前输出一条日志信息。

装饰器函数还可以接受参数，以根据不同的情况对函数进行不同的操作。

例如，下面是一个带参数的装饰器函数，用于打印函数执行时间：

import time

def timer_decorator(time_unit):
    def decorator_function(original_function):
        def wrapper_function(*args, **kwargs):
            start_time = time.time()
            result = original_function(*args, **kwargs)
            end_time = time.time()
            execution_time = end_time - start_time
            print(f'函数 {original_function.__name__} 执行时间为：{execution_time} {time_unit}')
            return result
        return wrapper_function
    return decorator_function

可以使用带参数的装饰器函数来控制输出时间单位。

@timer_decorator('秒')
def my_function():
    # 函数体代码
    pass

my_function()

在执行my_function函数时，timer_decorator会计算函数的执行时间，并在执行结束后输出执行时间以及指定的时间单位。

装饰器函数是Python中非常强大和灵活的特性，可以大大提高代码的可重用性和可维护性。使用装饰器函数，我们可以将通用的功能封装为装饰器，并将其应用到不同的函数上，而不需要重复编写相同的代码。这使得我们能够更好地组织和管理代码，并使代码更加清晰和易读。