Python装饰器技巧与应用解析

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装饰器通过封装横切逻辑提升代码复用性，如@login_required实现权限校验，@log_calls记录函数调用，@timing统计执行耗时，@lru_cache缓存结果，实现认证、日志、性能优化等功能。

Python装饰器是一种强大的语言特性，它允许你在不修改原函数代码的前提下，为函数添加额外功能。这种“包装”机制在实际开发中非常实用，广泛应用于多个场景。

权限验证与登录校验

在Web开发中，某些视图函数或API接口需要用户登录后才能访问。使用装饰器可以集中处理身份验证逻辑。

例如，Django或Flask框架中常见@login_required装饰器，判断用户是否已登录，未登录则跳转到登录页。

• 避免在每个函数内重复写if not logged_in: return redirect(...)
• 提高代码复用性和可维护性

日志记录与函数监控

当需要追踪函数调用情况时，比如记录谁在什么时候调用了哪个函数、传了什么参数、返回了什么值，装饰器是理想选择。

你可以编写一个@log_calls装饰器，自动输出函数执行信息。

• 便于调试和排查问题
• 可用于生产环境的行为审计
• 结合性能分析，还能统计调用耗时

性能测试与耗时统计

想了解某个函数运行多久？可以用装饰器封装时间测量逻辑。

定义一个@timing装饰器，在函数执行前后记录时间差，打印执行时长。

• 无需改动业务代码即可进行性能分析
• 适合临时排查慢函数
• 可配合压测工具做优化对比

缓存结果提升性能

对于计算密集或频繁调用的纯函数，可以用装饰器实现结果缓存（Memoization）。

Python标准库中的@lru_cache就是典型例子，它可以将之前输入的结果保存起来，下次调用直接返回。

• 显著加快递归函数如斐波那契数列的执行速度
• 减少数据库或网络请求重复开销
• 适用于幂等性操作的加速

基本上就这些。装饰器本质是关注点分离——把横切逻辑（如认证、日志、性能）从核心业务中剥离出来，让代码更清晰也更容易扩展。

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