Python装饰器是一个高级概念，它允许开发者在不改变函数源代码的情况下，增强函数的功能。简单来说，装饰器就是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。
让我们从一个简单例子开始。假设我们有一个打印问候语的函数：
def greet():
print("Hello, world!")
AI 代码解读
现在，我们想要在每次调用这个函数时记录日志。传统的方法是修改函数内部，但这样做会破坏函数的纯洁性。装饰器提供了一种解决方案：
def log_decorator(func):
def wrapper():
print("Log: Function is being called.")
func()
print("Log: Function has been called.")
return wrapper
greet = log_decorator(greet)
AI 代码解读
在这个例子中，log_decorator就是装饰器。它接收greet函数作为参数，并返回一个新的函数wrapper。当我们调用greet()时，实际上是在调用wrapper()，它会先打印日志，然后调用原始的greet函数。
装饰器的强大之处在于它的灵活性和复用性。我们可以创建多个装饰器，用于不同的功能，如计时、缓存结果等。而且，装饰器可以堆叠使用，形成装饰器链。
例如，如果我们还想添加一个计时功能，可以这样做：
import time
def timer_decorator(func):
def wrapper():
start_time = time.time()
func()
end_time = time.time()
print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")
return wrapper
greet = timer_decorator(greet)
AI 代码解读
这里，我们首先用timer_decorator装饰了greet函数，然后又用log_decorator装饰了它。当我们调用greet()时，两个装饰器都会被触发。
装饰器还可以接收参数，这使得它们更加灵活。带参数的装饰器需要使用嵌套函数和闭包的概念。下面是一个例子：
def repeat_decorator(times):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for i in range(times):
func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@repeat_decorator(3)
def greet():
print("Hello, world!")
AI 代码解读
在这个例子中，repeat_decorator是一个带参数的装饰器。它接收一个参数times，然后返回一个装饰器decorator。这个装饰器接收一个函数func，然后返回一个新的函数wrapper。wrapper函数会重复调用func多次。
最后，我们使用了@语法糖来简化装饰器的调用。@repeat_decorator(3)等同于greet = repeat_decorator(3)(greet)。
通过这些例子，我们可以看到装饰器如何优雅地解决了函数增强的问题。它们不仅提高了代码的可读性和复用性，还避免了对原始函数的直接修改。在实际应用中，装饰器可以用于日志记录、性能测试、权限检查等多种场景。掌握装饰器的使用，将使你的Python技能更上一层楼。
