了解Python中的装饰器函数吗？如何实现？

装饰器是Python语言中一种非常有用的特性，它可以用来修改或者扩展一个函数的功能，而无需修改函数的源代码。装饰器本质上是一个函数，接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。

为了更好地理解装饰器的概念，首先我们来看一个简单的例子。假设我们有一个函数add，功能是将两个数相加并返回结果：

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

现在，我们想给这个函数添加一个打印日志的功能，即在函数执行之前打印函数名和参数，执行之后打印函数名和返回结果。我们可以通过在函数内部添加打印语句来实现这个功能，但这会修改函数的源代码。使用装饰器，我们可以在不修改函数源代码的情况下实现这个功能，如下所示：

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function {func.__name__} with arguments {args}, {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Function {func.__name__} returned {result}")
        return result
    return wrapper

上面的代码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。wrapper函数用来包装原始的函数，实现添加日志的功能。在wrapper函数中，我们首先打印函数名和参数，然后调用原始函数，并将返回结果保存到result变量中，最后再打印函数名和返回结果。最后，我们返回wrapper函数作为装饰器的结果。

现在，我们可以使用装饰器来装饰add函数，使其具有添加日志的功能：

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

通过在函数定义之前加上@logger，我们将add函数传递给logger函数进行装饰。装饰器实际上等同于以下代码：

add = logger(add)

现在调用add函数的时候，会自动附带上日志功能：

>>> add(2, 3)
Calling function add with arguments (2, 3), {}
Function add returned 5
5

上述例子实现了一个简单的装饰器函数，但实际中装饰器函数可以更加复杂，并可以实现更多的功能。装饰器可以用来缓存函数的结果、检查函数参数的合法性、记录函数执行时间等。下面，我们来看几个常见的装饰器用法。

1. 缓存装饰器

缓存装饰器可以用来缓存函数的结果，以避免重复计算。下面是一个简单的缓存装饰器：

def cache(func):
    results = {}
    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = (*args, frozenset(kwargs.items()))
        if key not in results:
            results[key] = func(*args, **kwargs)
        return results[key]
    return wrapper

上述代码中，results是一个字典，用来保存已经计算过的函数结果。在wrapper函数中，我们首先根据参数生成一个 的key，然后判断这个key是否在results字典中。如果在，直接返回对应的结果；如果不在，调用原始函数计算结果，并保存到results字典中。最后，返回计算结果。

使用装饰器来装饰函数，即可实现缓存的功能：

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

2. 计时装饰器

计时装饰器可以用来记录函数的执行时间。下面是一个简单的计时装饰器：

import time

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

上述代码中，我们使用time模块来获取当前时间。在wrapper函数中，我们记录下函数执行前的时间start_time，执行完函数后的时间end_time，然后计算两者之差，得到函数的执行时间。最后，打印出函数名和执行时间。

使用装饰器来装饰函数，即可实现计时的功能：

@timer
def heavy_computation():
    # some heavy computation

在调用heavy_computation函数时，装饰器会自动记录函数的执行时间并打印出来。

以上是关于装饰器函数的一些基本介绍和示例用法。装饰器是Python中非常有用的特性，它可以让我们在不修改函数源代码的情况下，动态地修改或者扩展函数的功能。掌握装饰器的使用，可以让我们的代码更加简洁、灵活和可复用。