Python装饰器与闭包的应用

# 1. 理解装饰器

装饰器在Python中是一个非常重要且常用的概念，理解装饰器对于提高代码的可读性和可维护性至关重要。本章将介绍装饰器的基本概念、语法和作用，帮助读者深入理解装饰器的重要性。

## 1.1 什么是装饰器

装饰器是Python的一种高级技巧，能够动态地给一个函数或方法增加功能，而不改变其原有的结构。通过装饰器，我们可以在不改动代码的情况下，对函数进行扩展和修改。

## 1.2 装饰器的基本语法

装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为输入，并返回一个新的函数。装饰器的语法通常使用`@decorator`这样的语法糖，将装饰器直接放在函数的定义上方。

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 在调用原始函数之前的操作
        result = func(*args, **kwargs)
        # 在调用原始函数之后的操作
        return result
    return wrapper

@decorator
def my_function():
    # 函数体
    pass

## 1.3 装饰器的作用和优势

装饰器能够实现很多功能，比如日志记录、性能测试、权限检查、缓存等。使用装饰器的优势在于可以提高代码的复用性和可维护性，使得代码结构更加清晰和简洁。通过装饰器，我们能够实现代码的解耦和功能的划分，使得每个部分都可以专注于特定的功能。

# 2. 常见装饰器的应用场景

装饰器是Python中非常强大的功能，它可以在不修改原函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。在实际开发中，常见装饰器的应用场景可以分为以下几种：

### 2.1 日志记录器装饰器

日志记录器装饰器可以用来记录函数的调用时刻、参数、返回值以及运行时间等信息，方便调试和问题定位。下面是一个简单的日志记录器装饰器示例：

import logging
import time

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info(f"Function {func.__name__} is called with args: {args}, kwargs: {kwargs}")
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        logging.info(f"Function {func.__name__} execution time: {end_time - start_time} seconds")
        return result
    return wrapper

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

result = add(3, 4)
print(result)

**代码总结：**
- 定义了一个`logger`装饰器，内部实现了日志记录的逻辑。
- 使用`@logger`语法糖将`add`函数与`logger`装饰器绑定。
- 调用`add(3, 4)`时，会自动记录函数调用信息和执行时间。

**结果说明：**
函数`add(3, 4)`被`logger`装饰器装饰后，在控制台输出了函数调用信息和执行时间，同时返回了函数计算的结果。

### 2.2 性能测试装饰器

性能测试装饰器可以用来评估函数的执行效率，帮助开发者找出性能瓶颈。下面是一个简单的性能测试装饰器示例：

import time

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

@performance_test
def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

result = fib(10)
print(result)

**代码总结：**
- 定义了一个`performance_test`装饰器，用于测试函数执行时间。
- 将`fib`函数与`performance_test`装饰器绑定。
- 调用`fib(10)`时，会输出函数执行的时间。

**结果说明：**
函数`fib(10)`经