在Python中，装饰器是一种特殊的函数，它可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。这种特性使得装饰器可以在不修改原始函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。
首先，让我们看一个简单的装饰器示例：
python
Copy Code
def my_decorator(func):
def wrapper():
print("Something is happening before the function is called.")
func()
print("Something is happening after the function is called.")
return wrapper
@my_decorator
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
在上面的示例中，my_decorator 是一个装饰器函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数 wrapper。当我们使用 @my_decorator 装饰 say_hello 函数时，实际上等价于执行了 say_hello = my_decorator(say_hello)，从而将 say_hello 函数作为参数传递给 my_decorator 函数，并将返回的新函数赋值给 say_hello。
通过装饰器，我们可以在函数执行前后添加额外的逻辑，比如打印日志、权限验证、性能监控等。这种方式可以有效地提高代码的可读性和可维护性，使得函数的功能更加清晰明了。
除了上面的示例外，装饰器还可以接受参数，从而使得装饰器更加灵活。例如，我们可以编写一个带参数的装饰器来指定日志的级别：
python
Copy Code
def log(level):
def decorator(func):
def wrapper(args, **kwargs):
print(f"[{level}] {func.name} is called.")
return func(args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@log(level="INFO")
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
say_hello("Alice")
在这个示例中，log 是一个带参数的装饰器工厂函数，它接受一个日志级别作为参数，并返回一个装饰器函数 decorator。decorator 函数接受被装饰的函数作为参数，并返回一个新的函数 wrapper，在 wrapper 函数中打印日志并调用原始函数。通过这种方式，我们可以根据需要灵活地指定日志级别，从而实现不同场景下的日志记录。
总的来说，装饰器是Python中一种非常强大的工具，它可以帮助我们在不修改函数源代码的情况下，增加新的功能。通过合理地使用装饰器，我们可以提高代码的可读性和可维护性，使得代码更加优雅和简洁。
