函数装饰器：如何使用Python装饰器增强函数功能

在Python中，装饰器是一种特殊的语法，它允许在不修改原函数代码的情况下，为函数添加额外的功能或行为。装饰器可以用于日志记录、性能测试、输入验证等各种场景。

使用装饰器可以提高代码的可重用性和可维护性。我们可以通过多个装饰器对一个函数进行多次增强，而不需要修改原函数的实现。下面我们来详细了解如何使用Python装饰器增强函数功能。

首先，让我们来看一个简单的例子，实现一个带有装饰器的函数：

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

@logger
def add(x, y):
    return x + y

result = add(3, 5)
print(result)

在上面的例子中，我们定义了一个装饰器函数logger，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数wrapper。新的函数wrapper在原函数被调用前会打印一条日志，然后再调用原函数并返回结果。

接下来，我们使用@logger语法糖将装饰器应用到add函数上。这样，每次调用add函数时，都会先执行装饰器函数中的代码。

执行上述代码，输出的结果将是：

Calling function: add
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可以看到，在调用add函数之前，装饰器函数logger打印了一条日志。这样，我们实现了一个简单的日志记录功能。

除了可以在装饰器中添加日志记录功能，我们还可以实现其他各种功能。以下是几个常见的装饰器用法。

1. 缓存装饰器：可以使用装饰器来实现函数的结果缓存，避免重复计算。例如：

def memoized(func):
    cache = {}

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

    return wrapper

@memoized
def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

result = fib(10)
print(result)

在上面的例子中，我们定义了一个装饰器函数memoized，用于缓存fib函数的结果。在每次调用fib函数时，会先检查缓存中是否存在已经计算过的结果，如果存在则直接返回，否则计算新的结果并存入缓存中。

2. 计时装饰器：使用装饰器可以实现对函数执行时间的统计。例如：

import time

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

    return wrapper

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

result = factorial(10)
print(result)

在上面的例子中，我们定义了一个装饰器函数timer，在调用factorial函数前后记录时间，并打印执行时间。

3. 输入验证装饰器：使用装饰器可以实现对函数参数的类型验证，避免无效的参数传入。例如：

def validate(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        for arg in args:
            if not isinstance(arg, int):
                raise TypeError("Invalid argument type.")
        for value in kwargs.values():
            if not isinstance(value, int):
                raise TypeError("Invalid argument type.")
        return func(*args, **kwargs)

    return wrapper

@validate
def add(x, y):
    return x + y

result = add(3, 5)
print(result)

在上面的例子中，我们定义了一个装饰器函数validate，它用于验证add函数接收的参数类型是否为整数。如果参数类型不符合要求，将抛出TypeError异常。

通过以上几个例子，我们可以看到装饰器的强大之处。它提供了一种简单而灵活的方式来增强函数的功能。我们可以根据具体需求自定义装饰器，将其应用到不同的函数上，从而实现各种不同的功能扩展。