在Python中，装饰器（Decorator）是一种强大的工具，它允许你在不修改原有函数代码的情况下，给函数增加新的功能。装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数，这个新函数通常是原函数的一个增强版本。装饰器遵循开放封闭原则，即对扩展开放，对修改封闭，非常有利于代码的维护和复用。
装饰器的作用主要包括但不限于以下几点：
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日志记录：在不修改函数代码的前提下，为函数增加日志记录功能，方便跟踪函数执行情况或进行性能分析。
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性能测试：装饰器可以计算并打印函数的执行时间，帮助开发者评估和优化代码性能。
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权限校验：在Web开发中，装饰器可以用于检查用户是否有权限执行某个函数，从而简化权限管理逻辑。
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函数参数验证：装饰器可以对函数的输入参数进行验证，确保参数符合预期，减少因参数错误导致的错误。
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自动重试机制：在网络请求等可能失败的场景中，装饰器可以实现自动重试机制，提高程序的健壮性。
自动重试机制举例：
import time
import random def retry(max_attempts=3, delay=1): """ 装饰器，用于实现自动重试机制。 :param max_attempts: 最大重试次数，默认为3次。 :param delay: 每次重试之间的延迟时间（秒），默认为1秒。 :return: 返回一个新的函数，该函数封装了重试逻辑。 """ def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): attempts = 0 while attempts < max_attempts: try: return func(*args, **kwargs) except Exception as e: attempts += 1 if attempts >= max_attempts: raise # 如果达到最大重试次数，则重新抛出异常 print(f"Attempt {attempts} failed with {e}. Retrying in {delay} seconds...") time.sleep(delay) return wrapper return decorator # 使用装饰器
@retry(max_attempts=5, delay=2)
def might_fail(): """ 一个可能会失败的函数，这里用随机异常来模拟。 """ if random.random() > 0.8: # 假设有20%的概率成功 return "Success!" else: raise Exception("Something went wrong!") # 测试函数
try: print(might_fail())
except Exception as e: print(f"Failed after all attempts: {e}")
