1. 什么是装饰器
在 Python 中，函数是第一类对象，也就是可以作为参数传递、可以作为返回值返回、可以赋值给变量等等。而装饰器本质上就是一个函数，它的作用是在不改变原函数代码的情况下，对原函数的功能进行增强或修改。通过装饰器，我们可以很方便地实现函数的添加缓存、添加日志、权限校验等等功能。
装饰器的语法是“@decorator_func”，即在函数定义的上方使用“@”符号加上装饰器函数名字。它的作用相当于“func_name = decorator_func(func_name)”。
def func_name():
pass
@decorator_func
def func_name():
pass
2. 使用装饰器提高函数的性能
Python 是一门解释型语言，每次执行代码时都需要进行解释，这个过程是比较耗时的。当我们使用装饰器时，由于装饰器会对原函数进行增强，因此我们可以尝试使用装饰器来提高函数的性能。
当我们编写递归函数时，由于每次调用自己都需要重新解释一遍，所以递归深度很大时会出现性能问题。此时，我们可以考虑使用“lru_cache”装饰器，它可以添加一个缓存，将结果保存下来再次调用时直接输出缓存的结果。
2.1 使用“lru_cache”缓存函数结果
“lru_cache”是 Python 内置的缓存装饰器，它可以缓存最近使用的一些函数调用结果，通常用于提高函数的性能。
下面以斐波那契数列为例，演示如何使用“lru_cache”装饰器加速递归函数：
import functools
@functools.lru_cache(None)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10))
当我们调用“fibonacci(10)”时，由于“lru_cache”已经将“fibonacci(9)”和“fibonacci(8)”的调用结果缓存下来了，因此我们只需要调用一次“fibonacci(8)”和“fibonacci(7)”即可得到最后的结果。
2.2 利用“@jit”加速函数执行
“@jit”是 Numba 库提供的装饰器，它可以将 Python 代码转换成机器码，从而实现加速。
下面以计算圆周率的函数为例，演示如何使用“@jit”装饰器加速执行：
from numba import jit
@jit
def calc_pi(n):
pi = 0
j = 1
for i in range(1, n*2, 2):
pi += j*4/i
j = -j
return pi
print(calc_pi(10000))
当我们调用“calc_pi(10000)”时，由于使用了“@jit”装饰器，Python 代码被转换成机器码，从而实现了加速。
2.3 使用“@profile”分析函数的性能瓶颈
“@profile”是一个 Python 库，它可以分析 Python 程序中的性能瓶颈，从而帮助我们找到程序的瓶颈所在。
下面以计算素数的函数为例，演示如何使用“@profile”装饰器分析函数的性能瓶颈：
import time
from memory_profiler import profile
@profile
def calc_prime(n):
primes = []
for i in range(2, n+1):
is_prime = True
for j in range(2, i):
if i % j == 0:
is_prime = False
break
if is_prime:
primes.append(i)
return primes
start_time = time.time()
result = calc_prime(10000)
end_time = time.time()
print("总用时：{}s".format(end_time-start_time))
当我们调用“calc_prime(10000)”时，由于使用了“@profile”装饰器，可以得到程序的每一行代码所占用的时间和内存，从而帮助我们找到程序的瓶颈所在。
3. 结语
本文介绍了如何使用装饰器提高 Python 函数的性能，通过“lru_cache”缓存函数结果、使用“@jit”加速函数执行、使用“@profile”分析函数的性能瓶颈等方法，可以很方便地实现函数的性能优化。在实际开发中，我们应该根据实际需求选择合适的装饰器来进行函数的优化，以达到更好的运行效果。