Python函数包装：提升代码可重用性和可读性的技巧43

在Python编程中，函数是代码组织和重用的基本单元。然而，随着项目规模的扩大和复杂性的增加，仅仅依靠简单的函数定义往往难以满足需求。这时，函数包装(Function Wrapping)技术就显得尤为重要。它允许我们在不修改原函数代码的情况下，为其添加额外的功能，例如日志记录、异常处理、性能监控等等，从而提高代码的可重用性、可读性和可维护性。

函数包装的核心思想是创建一个新的函数，这个新函数接收原函数作为参数，并在执行原函数之前或之后添加一些额外的操作。这可以通过多种方式实现，最常见的是使用装饰器(Decorator)语法。

使用装饰器进行函数包装

装饰器是Python中一种强大的语法糖，它允许你以简洁的方式为函数添加功能。一个装饰器就是一个接受函数作为输入并返回新函数的高阶函数。让我们来看一个简单的例子：```python
import functools
def my_decorator(func):
@(func) # 保持原函数的元信息
def wrapper(*args, kwargs):
print("Before function execution")
result = func(*args, kwargs)
print("After function execution")
return result
return wrapper
@my_decorator
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
say_hello("World")
```

在这个例子中，my_decorator就是一个装饰器。它接受函数say_hello作为输入，并返回一个新的函数wrapper。wrapper在执行say_hello之前和之后分别打印一些信息。装饰器用于保留原函数的元信息，例如函数名和文档字符串，这对于代码的可读性和调试非常重要。

输出结果为：```
Before function execution
Hello, World!
After function execution
```

更复杂的装饰器应用

装饰器可以实现更复杂的函数包装。例如，我们可以创建一个装饰器来记录函数的执行时间：```python
import time
import functools
def timing(func):
@(func)
def wrapper(*args, kwargs):
start_time = time.perf_counter()
result = func(*args, kwargs)
end_time = time.perf_counter()
print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time:.4f} seconds")
return result
return wrapper
@timing
def slow_function():
(2)
slow_function()
```

这个装饰器timing会在函数执行前后记录时间，并打印出执行时间。这对于性能分析和优化非常有用。

带有参数的装饰器

装饰器也可以接收参数。例如，我们可以创建一个带有日志级别的装饰器：```python
import functools
import logging
def log_execution(level):
def decorator(func):
@(func)
def wrapper(*args, kwargs):
logger = (__name__)
log_message = f"Executing function: {func.__name__}"
if level == "DEBUG":
(log_message)
elif level == "INFO":
(log_message)
elif level == "WARNING":
(log_message)
elif level == "ERROR":
(log_message)
elif level == "CRITICAL":
(log_message)
else:
(log_message) #默认 INFO level
result = func(*args, kwargs)
return result
return wrapper
return decorator
(level=)
@log_execution("DEBUG")
def my_function():
print("This is my function.")
my_function()
```