Python函数：使用装饰器提高代码可读性和可维护性

装饰器是Python中一种强大的编程技术，可以让我们对函数进行包装，从而提高代码的可读性和可维护性。装饰器可以让我们在不修改原函数代码的情况下，对其功能进行扩展。

一般来说，我们希望装饰器不仅仅是为了实现一个具体的功能，而且还要能够在不同的场景下复用。因此，我们首先要定义一个装饰器函数。装饰器函数的输入是一个函数，输出是一个新的函数。这个新的函数通常会在原函数的基础上做一些扩展。

举个例子，假设我们有一个函数add用于计算两个数的和。我们可以通过装饰器来实现在每次调用add函数时，打印出调用的参数和结果。

def print_args_and_result(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Arguments: {args}, {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Result: {result}")
        return result
    return wrapper

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

上述的代码中，print_args_and_result是一个装饰器函数。它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数wrapper。wrapper函数会在调用原函数之前和之后打印出参数和结果。然后，我们使用@print_args_and_result语法来将装饰器应用于add函数。

现在，当我们调用add(2, 3)时，会得到以下输出：

Arguments: (2, 3), {}
Result: 5

我们可以看到，装饰器函数成功地扩展了原函数的功能。通过这种方式实现的装饰器，不仅提高了代码的可读性，还提高了代码的可维护性。原函数的功能和逻辑是保持不变的，装饰器只是对其进行了扩展。

此外，我们还可以通过多个装饰器来组合使用，从而实现更复杂的功能。例如，我们可以定义一个装饰器函数logger用于记录函数的执行时间：

import time

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")
        return result
    return wrapper

@logger
@print_args_and_result
def multiply(a, b):
    time.sleep(1)  # 模拟一个耗时操作
    return a * b

上述的代码中，我们首先定义了一个装饰器函数logger，用于记录函数的执行时间。然后，我们将它应用于multiply函数，同时再将print_args_and_result装饰器应用于multiply函数。

当我们调用multiply(2, 3)时，会得到以下输出：

Arguments: (2, 3), {}
Execution time: 1.00058913230896 seconds
Result: 6

我们可以看到，装饰器成功地实现了对函数的多个功能的扩展。

总之，Python中的装饰器是一种非常有用的编程技术，可以提高代码的可读性和可维护性。通过定义装饰器函数，并将它们应用于原函数，我们可以在不改变原函数的情况下，对其功能进行灵活的扩展。这种方式使得我们的代码更加可读、可扩展和可维护。