什么是装饰器，装饰器的作用是什么？

Question

在实际开发中，装饰器有哪些常见的应用场景？
请描述如何使用带参数的装饰器，并举一个实际应用的例子。

Answer 1

在Python中，装饰器是一种非常强大的工具，可以用来增强或修改函数的行为。装饰器的应用场景非常广泛，下面列举了一些常见的应用场景，并详细介绍如何使用带参数的装饰器及其实际应用例子。
常见应用场景
日志记录：记录函数调用的时间、参数等信息。
权限验证：检查用户是否有权限执行某个函数。
缓存：缓存函数的结果，避免重复计算。
性能监控：监控函数的执行时间。
事务管理：确保一系列操作要么全部成功，要么全部回滚。
输入验证：验证函数输入参数的有效性。
重试机制：当函数执行失败时自动重试。
如何使用带参数的装饰器
带参数的装饰器允许你在装饰器内部传递额外的配置信息。以下是一个简单的示例，展示如何定义和使用带参数的装饰器：
示例：带参数的日志装饰器
假设我们希望创建一个日志装饰器，可以根据传入的参数选择不同的日志级别（如 INFO 或 DEBUG）。

import logging
from functools import wraps

def log(level=logging.INFO):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            logging.log(level, f"Calling function {func.__name__}")
            result = func(*args, **kwargs)
            logging.log(level, f"Function {func.__name__} returned: {result}")
            return result
        return wrapper
    return decorator

# 使用带参数的装饰器
@log(logging.DEBUG)
def add(a, b):
    return a + b

# 调用函数
add(3, 4)

解释
定义装饰器工厂：
log 函数接受一个参数 level，默认为 logging.INFO。
在 log 函数内部定义了一个 decorator 函数，这个函数返回一个 wrapper 函数。
定义 wrapper 函数：
wrapper 函数使用 @wraps(func) 保留被装饰函数的元信息。
在 wrapper 函数内部，使用 logging.log 记录日志信息，并调用原始函数 func。
使用装饰器：
使用 @log(logging.DEBUG) 装饰 add 函数，这样每次调用 add 函数时都会记录 DEBUG 级别的日志。
实际应用例子
假设我们需要一个日志装饰器，用于记录每个函数调用的详细信息，包括调用时间和结果。

import time
import logging
from functools import wraps

def log(level=logging.INFO):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            start_time = time.time()
            logging.log(level, f"Calling function {func.__name__} with args: {args}, kwargs: {kwargs}")
            result = func(*args, **kwargs)
            end_time = time.time()
            logging.log(level, f"Function {func.__name__} returned: {result} in {end_time - start_time:.4f} seconds")
            return result
        return wrapper
    return decorator

# 使用带参数的装饰器
@log(logging.DEBUG)
def process_data(data):
    # 模拟数据处理
    time.sleep(1)
    return f"Processed data: {data}"

# 调用函数
process_data("some data")

在这个例子中，log 装饰器可以记录函数调用的时间和结果，并且可以根据传入的 level 参数选择不同的日志级别。这在实际开发中非常有用，可以帮助调试和监控程序运行情况。