当你在编写Python代码时，是否曾经想过如何让函数更加智能，或者如何在不修改函数内部逻辑的情况下增加额外的功能？这就是装饰器发挥作用的时候了。装饰器本质上是一个接受函数作为参数并返回新函数的高阶函数。听起来有点绕口？没关系，我们慢慢来。
首先，让我们从一个简单的例子开始。假设我们有一个打印问候语的函数：
def greeting(name):
print(f"Hello, {name}!")
现在，我们想要在不改变这个函数内部的情况下，每次调用它之前记录一条日志。这时我们就可以使用装饰器：
def log_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Log: Function is being called.")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
接下来，我们把原来的greeting函数通过装饰器“装扮”一下：
greeting = log_decorator(greeting)
现在，每当我们调用greeting函数时，都会先打印出日志信息，然后再执行原函数。
但等等，我们能不能让这个过程更简单一些呢？当然可以，这时候就需要用到Python中的@语法糖了：
@log_decorator
def greeting(name):
print(f"Hello, {name}!")
这样我们就用@log_decorator注解直接将装饰器应用到了greeting函数上，省去了手动包装的步骤。
装饰器不仅可以添加日志，还可以做很多事情，比如验证参数、缓存结果、定时任务等。例如，我们可以创建一个缓存装饰器，用于存储函数的结果，避免重复计算：
def cache_decorator(func):
cache = {
}
def wrapper(*args):
if args in cache:
print("Cache: Using cached result.")
return cache[args]
else:
result = func(*args)
cache[args] = result
return result
return wrapper
然后将其应用到需要缓存的函数上：
@cache_decorator
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
通过这种方式，当我们多次调用fibonacci(n)时，已经计算过的结果会被保存下来，避免了不必要的重复计算。
看，装饰器并不复杂，它们就像是小小的代码魔术师，让我们的程序更加灵活和强大。通过这篇文章，希望你已经对Python装饰器有了基本的了解，并且能够运用它们来简化你的代码，增强功能。那么，你准备好在你的代码中施展这些“魔法”了吗？
