在Python中使用装饰器扩展函数的功能

在Python中，我们可以使用装饰器(decorator)来扩展函数的功能。装饰器是一个包裹函数，用于接收一个原始函数作为参数，并返回一个新的函数。这个新的函数可以在原始函数之前、之后或者替代原始函数执行一些额外的操作。

装饰器的语法使用“@”符号加上装饰器函数的名称，放在要装饰的函数定义的上方。下面是一个简单的装饰器示例：

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before function call")
        func()
        print("After function call")
    return wrapper

@my_decorator
def my_function():
    print("Inside function")

my_function()

输出：

Before function call
Inside function
After function call

在上面的例子中，my_decorator是一个装饰器函数，它接收一个参数func，表示原始函数。它内部定义了一个包裹函数wrapper，这个函数在原始函数执行之前和之后打印一些额外的信息。

通过在my_function函数定义上方添加@my_decorator，我们将my_function函数传递给my_decorator装饰器函数。在调用my_function时，实际上是调用了被装饰后的wrapper函数。

装饰器的用途非常广泛，下面列举了一些常见的应用场景：

1. 日志记录：可以使用装饰器在函数执行前后记录日志信息，用于调试和追踪程序的执行情况。

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Function {func.__name__} finished")
        return result
    return wrapper

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

print(add(1, 2))

输出：

Calling function add
Function add finished
3

2. 计时统计：可以使用装饰器来计算函数的执行时间，用于性能分析和优化。

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        duration = end_time - start_time
        print(f"Function {func.__name__} took {duration} seconds to execute")
        return result
    return wrapper

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

print(fibonacci(10))

输出：

Function fibonacci took 0.00123456 seconds to execute
55

3. 缓存结果：可以使用装饰器来缓存函数的计算结果，避免重复计算。

def cache(func):
    memo = {}
    def wrapper(n):
        if n not in memo:
            memo[n] = func(n)
        return memo[n]
    return wrapper

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

print(fibonacci(10))

输出：

55

4. 权限控制：可以使用装饰器来实现对函数的权限控制，只允许特定用户或角色执行该函数。

def authenticate(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if check_user_permission():
            return func(*args, **kwargs)
        else:
            raise Exception("Permission denied")
    return wrapper

@authenticate
def delete_account(user_id):
    # 删除用户账户的代码
    pass

delete_account(123)

在上述例子中，authenticate装饰器用于验证用户的权限。只有具有足够权限的用户才能执行delete_account函数，否则将抛出异常。

总结来说，装饰器是一种非常强大的功能扩展工具。它可以在不修改原始函数代码的情况下，实现对函数的额外操作。装饰器的使用可以极大地提高代码的可重用性和可维护性。希望本文对你理解Python装饰器的使用有所帮助。