Python 装饰器的巧用：八个实例解析

在 Python 编程中，装饰器是一种强大的工具，它能够在不修改被装饰函数源代码的情况下，为函数添加额外的功能。以下通过八个实例来深入解析 Python 装饰器的巧妙运用。

实例一：日志记录 通过装饰器可以轻松地为函数添加日志记录功能，记录函数的调用时间、参数和返回值。

实例二：性能计时 测量函数的执行时间，帮助优化代码性能。

实例三：权限验证 在某些需要权限控制的场景中，装饰器可以用于验证用户是否具有执行函数的权限。

实例四：缓存结果 对于一些计算开销较大的函数，将其结果进行缓存，提高程序运行效率。

实例五：参数验证 在函数执行前，对传入的参数进行合法性验证。

实例六：异常处理 统一处理函数中的异常，避免在每个函数中重复编写异常处理代码。

实例七：函数复用 将一些通用的功能封装为装饰器，实现函数的复用。

实例八：AOP 编程 实现面向切面编程，将横切关注点（如日志、权限、事务等）从业务逻辑中分离出来。

例如，以下是一个简单的日志记录装饰器的实现：

import functools
import time

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"调用函数 {func.__name__}")
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"函数执行时间: {end_time - start_time} 秒")
        return result
    return wrapper

@log
def my_function(x, y):
    return x + y

通过这些实例，我们可以看到 Python 装饰器在增强函数功能、提高代码复用性和可维护性方面发挥了重要作用。熟练掌握装饰器的使用，能够让我们编写出更加优雅和高效的 Python 代码。

无论是在 Web 开发、数据分析还是日常的编程任务中，合理运用装饰器都能带来显著的优势。不断探索和实践，您将发现更多装饰器的奇妙用途。