Python中的装饰器一网打尽，让你的代码更优美！

在Python中，装饰器是一种很有用的语法，它可以在不改变函数结构的情况下，增加函数的功能，可以帮助我们更好地重用代码和实现横切面的功能。

什么是装饰器？

装饰器是一种特殊的函数，它接收一个函数（被装饰的函数）作为参数，并返回一个新的函数。这个新函数通常会在原函数的基础上添加一些额外的功能，并返回原函数的结果，从而提供了一种增强函数的方法。

装饰器的语法如下：

```
@decorator_function
def my_function():
    pass
```

其中，`decorator_function`是装饰器函数，`my_function`是需要被装饰的函数。

示例代码：

```python
def my_decorator_func(func):
    def wrapper():
        print(f'Log: calling function {func.__name__}')
        func()
    return wrapper

@my_decorator_func
def my_function():
    print('Hello, World!')

my_function()
```

运行结果：

```
Log: calling function my_function
Hello, World!
```

在上面的示例中，我们定义了一个装饰器函数`my_decorator_func`，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数`wrapper`，这个新函数添加了一些额外的功能。然后，我们通过在`my_function`函数上添加`@my_decorator_function`装饰器，来调用`my_decorator_function`并将`my_function`作为参数传递给它。

当我们调用`my_function()`时，会先执行装饰器函数`wrapper`中的代码（即打印日志信息），然后再执行原函数`my_function`的代码。这样，我们就成功地在不改变原函数结构的情况下，增加了一些额外功能。

常见的装饰器：

1. 计时装饰器

计时装饰器可以用来计算函数的执行时间，它可以帮助我们找到代码中的瓶颈。

示例代码：

```python
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__} executed in {end_time - start_time:.2f} seconds')
        return result
    return wrapper

@timer
def my_function(n):
    time.sleep(n)

my_function(2)
```

运行结果：

```
Function my_function executed in 2.00 seconds
```

在上面的代码中，我们定义了一个计时装饰器`timer`，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数`wrapper`，这个新函数会计算原函数的执行时间，并打印日志信息。然后，我们使用`@timer`装饰器来装饰`my_function`函数，即可实现计时功能。

2. 缓存装饰器

缓存装饰器可以用来缓存函数的结果，避免函数重复计算，提高代码的执行效率。

示例代码：

```python
def cache(func):
    cached_results = {}
    def wrapper(*args):
        if args in cached_results:
            result = cached_results[args]
        else:
            result = func(*args)
            cached_results[args] = result
        return result
    return wrapper

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

print(fibonacci(20))
```

运行结果：

```
6765
```

在上面的代码中，我们定义了一个缓存装饰器`cache`，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数`wrapper`，这个新函数会检查缓存中是否已经存在这个函数的结果，如果存在，就直接返回结果，否则再去计算函数的结果，并将结果存入缓存中。

然后，我们使用`@cache`装饰器来装饰`fibonacci`函数，即可实现缓存功能。

总结：

通过装饰器，我们可以轻松地增加函数的功能，例如计时、缓存、日志等。装饰器可以使我们写出更简洁、优美、易读的代码，提高代码的可维护性和可重用性。希望本文能够帮助大家更好地理解Python中的装饰器，并且能够在实际项目中应用起来。