Python装饰器如何降低开发成本

Python装饰器是一种强大的工具，可以帮助我们减少重复代码，提高代码的可读性和可维护性。以下是一些使用装饰器降低开发成本的方法：

1. 代码复用：装饰器允许我们在不修改原始函数的情况下，为函数添加新的功能。这可以减少重复代码，提高代码的可读性和可维护性。

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before the function is called.")
        func()
        print("After the function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

2. 日志记录：装饰器可以用于记录函数的调用日志，帮助我们更好地了解程序的运行情况。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info(f"Calling {func.__name__} with args: {args} and kwargs: {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        logging.info(f"{func.__name__} returned: {result}")
        return result
    return wrapper

@log_decorator
def add(a, b):
    return a + b

add(1, 2)

3. 权限验证：装饰器可以用于验证用户权限，确保只有具有特定权限的用户才能访问受保护的资源。

def permission_required(permission):
    def decorator(func):
        def wrapper(user, *args, **kwargs):
            if user.has_permission(permission):
                return func(user, *args, **kwargs)
            else:
                raise PermissionError("Permission denied")
        return wrapper
    return decorator

class User:
    def __init__(self, name, permissions):
        self.name = name
        self.permissions = permissions

    def has_permission(self, permission):
        return permission in self.permissions

@permission_required("admin")
def delete_user(user, user_id):
    print(f"Deleting user with ID: {user_id}")

user = User("Alice", ["admin"])
delete_user(user, 1)

4. 缓存：装饰器可以用于缓存函数的结果，避免重复计算，提高程序的性能。

def memoize(func):
    cache = {}
    def wrapper(*args):
        if args in cache:
            return cache[args]
        result = func(*args)
        cache[args] = result
        return result
    return wrapper

@memoize
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

print(fibonacci(10))

通过使用装饰器，我们可以更简洁地实现这些功能，从而降低开发成本。