代码随香录day21

**代码随香录 Day21: 使用 Python 的 Decorator**

欢迎阅读本系列文章的第21 篇——使用 Python 的 Decorator。Decorator 是一种高级编程概念，能够让我们在不改变原有函数定义的情况下，为函数添加额外的功能。

###什么是 Decorator？

Decorator（装饰器）是一种特殊类型的函数，它能作用于另一个函数，使得被装饰的函数具有新的行为。Decorator 的主要目的是为了扩展或修改函数的行为，而不改变原有的函数定义。

### 为什么需要 Decorator？

在实际开发中，我们经常会遇到这样的情况：我们需要为某个函数添加一些额外的功能，例如日志记录、缓存、权限控制等。使用 Decorator 可以让我们轻松地实现这些功能，而不改变原有的函数定义。

### 如何使用 Decorator？

使用 Decorator 的步骤如下：

1. 定义一个装饰器函数，这个函数将被应用到目标函数上。
2. 在装饰器函数中，使用 `@` 符号来引用目标函数。
3. 使用 `return`语句返回装饰后的函数。

### 示例：使用 Decorator 实现日志记录功能

import logging# 定义一个日志记录的装饰器函数def log_decorator(func):
 def wrapper(*args, **kwargs):
 # 在函数执行前，记录日志信息 logging.info(f"正在执行函数 {func.__name__}")
 # 执行目标函数 result = func(*args, **kwargs)
 # 在函数执行后，记录日志信息 logging.info(f"函数 {func.__name__} 执行完成")
 return result return wrapper# 定义一个需要日志记录的函数@log_decoratordef add(a, b):
 return a + b# 使用装饰器函数来执行目标函数result = add(2,3)
print(result) # 输出:5

import functools# 定义一个缓存的装饰器函数def cache_decorator(func):
 cache = dict()
 @functools.wraps(func)
 def wrapper(*args, **kwargs):
 key = str(args) + str(kwargs)
 if key in cache:
 return cache[key]
 result = func(*args, **kwargs)
 cache[key] = result return result return wrapper# 定义一个需要缓存的函数@cache_decoratordef fibonacci(n):
 if n < 2:
 return n else:
 return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# 使用装饰器函数来执行目标函数result = fibonacci(10)
print(result) # 输出:55