Python裝飾器：優化代碼結構，提高可重用性

Python裝飾器是一種高級的語言特性，能夠優化代碼結構，提高代碼可讀性，同時增加代碼的可重用性。裝飾器可以在不改變已有代碼的基礎上，為函數、類、模塊等對象增加額外的功能或者屬性。本文將從多個方面介紹Python裝飾器的相關知識點，並且提供完整的實現代碼示例。

一、為函數增加計時功能

有時候我們需要給已有的函數增加計時功能，來檢驗函數執行效率和性能等。使用裝飾器，可以很方便地實現函數計時功能的增加，下面是實現代碼：

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print('函數 {} 執行時間為：{} 秒'.format(func.__name__, end_time - start_time))
        return result
    return wrapper

@timer
def test_func():
    time.sleep(2)

test_func()

通過上面的裝飾器，我們可以很方便的給任何需要計時的Python函數增加計時功能。代碼中的`timer`裝飾器是一個函數，接收一個函數作為輸入參數，並且返回一個新的函數作為輸出結果。新的函數執行時，會在原有函數執行之前記錄開始時間，在函數執行結束時記錄結束時間，並輸出函數執行的總時間。將裝飾器應用到需要計時的函數上，即可實現計時功能的增加。

二、為函數增加日誌記錄功能

在開發過程中，我們常常需要給函數增加日誌功能，以便跟蹤函數執行過程和結果。使用Python裝飾器，可以很方便地給函數增加日誌記錄功能，下面是實現代碼：

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        print('函數 {} 執行結果為：{}'.format(func.__name__, result))
        return result
    return wrapper

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

result = add(1, 2)
print(result)

在上面的代碼中，我們定義了一個`logger`裝飾器，通過將裝飾器應用到`add`函數上，我們可以很容易地增加日誌記錄功能。在函數執行之後，裝飾器會將函數執行結果輸出到控制台上，方便我們進行問題排查和調試等。

三、為函數增加緩存功能

在開發過程中，我們常常會遇到計算成本較高的函數，為了提升程序執行效率，我們可以使用緩存來存儲結果，減少函數的執行時間。使用Python裝飾器，我們可以很方便地為函數增加緩存功能，下面是實現代碼：

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

@cache
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

result1 = factorial(5)
result2 = factorial(3)
print(result1)
print(result2)

在上面的代碼中，我們定義了一個`cache`裝飾器，用於為Python函數增加緩存功能。裝飾器將已經計算出來的結果存儲在字典中，下次執行相同參數的函數時，直接從緩存中讀取結果，減少函數的計算時間。對於實現複雜、耗時的函數，使用緩存裝飾器可以有效地提升程序的性能和效率。

四、為類增加屬性類型檢查

在Python中，動態綁定屬性是一種靈活和強大的功能。但是在實際開發過程中，我們往往需要保障屬性的類型正確性，以免造成錯誤或異常。使用裝飾器，可以在為類增加屬性時，進行類型檢查和轉換等，下面是實現代碼：

def type_checker(*expected_args, **expected_kwargs):
    def decorator(func):
        def wrapper(self, *args, **kwargs):
            # check positional arguments
            for i, (arg, expected_arg) in enumerate(zip(args, expected_args)):
                if not isinstance(arg, expected_arg):
                    new_arg = expected_arg(arg)
                    args = tuple(args[:i]) + (new_arg,) + tuple(args[i+1:])
            # check keyword arguments
            for k, v in kwargs.items():
                if k in expected_kwargs and not isinstance(v, expected_kwargs[k]):
                    new_kwarg = expected_kwargs[k](v)
                    kwargs[k] = new_kwarg
            return func(self, *args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

class Person:
    @type_checker(str, int)
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

p1 = Person('Alice', 25)
print(p1.name)
print(p1.age)

p2 = Person('Bob', '30')
print(p2.name)
print(p2.age)

在上面的代碼中，我們定義了`type_checker`裝飾器，用於為類的屬性進行類型檢查和強制類型轉換。裝飾器接收`expected_args`和`expected_kwargs`兩個參數列表，記錄需要檢查的不同類型的參數和對應的強制類型轉換函數。在類的定義中，使用裝飾器`@type_checker(str, int)`對`__init__`函數進行裝飾，即可為類增加屬性類型檢查和轉換功能。對於不符合預期類型的屬性，裝飾器會自動進行轉換，並存儲在類的對象中。

總結起來，Python裝飾器可以通過在函數或者類等對象上增加額外的功能和屬性來優化程序設計的結構和可讀性，提高代碼的可重用性和性能。裝飾器是Python語言中的高級語法特性，可以極大地簡化代碼編寫和維護的難度，提升開發效率和代碼質量。通過不斷地學習和掌握Python裝飾器的相關知識點，我們可以打造出更高效、更健壯的Python程序。