在Python中，函数修饰符是一种用于修改或增强函数行为的高级技术，它们允许我们在不改变原始函数代码的情况下，为函数添加额外的功能，这种技术在许多编程场景中非常有用，例如日志记录、缓存、权限控制等。

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要使用函数修饰符，我们需要定义一个接受函数作为参数的函数，并在其中实现我们想要添加的功能，我们可以使用这个修饰符函数来包装我们的原始函数，从而实现对原始函数的增强。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用函数修饰符为函数添加日志记录功能：

def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function {func.__name__} with arguments {args} and keyword arguments {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Function {func.__name__} returned {result}")
        return result
    return wrapper
@log_decorator
def add(a, b):
    return a + b
result = add(1, 2)

在这个例子中，我们首先定义了一个名为log_decorator的函数修饰符，这个修饰符接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数wrapper。wrapper函数在调用原始函数之前和之后分别打印日志信息，从而实现了对原始函数的增强。

接下来，我们使用@log_decorator语法将log_decorator应用到add函数上，这样，当我们调用add函数时，实际上是在调用wrapper函数，从而实现了对add函数的日志记录功能。

输出结果如下：

Calling function add with arguments (1, 2) and keyword arguments {}
Function add returned 3

除了日志记录之外，我们还可以使用函数修饰符实现其他功能，例如缓存、权限控制等，下面是一个使用函数修饰符实现缓存功能的例子：

def cache_decorator(func):
    cache = {}
    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = (args, frozenset(kwargs.items()))
        if key not in cache:
            cache[key] = func(*args, **kwargs)
        return cache[key]
    return wrapper
@cache_decorator
def fibonacci(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n 1) + fibonacci(n 2)
print(fibonacci(10))

在这个例子中，我们定义了一个名为cache_decorator的函数修饰符，这个修饰符使用一个字典cache来存储已经计算过的函数结果，当我们调用被修饰的函数时，wrapper函数首先检查cache中是否已经有了对应的结果，如果已经有了结果，就直接返回；否则，就调用原始函数计算结果，并将结果存储到cache中。

通过这种方式，我们可以避免重复计算相同的结果，从而提高程序的性能，在这个例子中，我们使用cache_decorator来修饰fibonacci函数，从而实现了对斐波那契数列计算结果的缓存。

函数修饰符是Python中一种非常实用的技术，可以帮助我们方便地为函数添加额外的功能，在实际编程中，我们可以根据需要定义各种功能的修饰符，从而提高代码的可读性和可维护性。

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