100.Python中的装饰器可以用于哪些场景？

Python中的装饰器是一个非常强大且灵活的工具，它们可以用于许多不同的场景。以下是一些常见的使用装饰器的场景：

1. 函数增强：装饰器可以用来增强函数的功能，比如添加日志记录、性能分析、权限校验等。通过装饰器，你可以在不修改函数内部代码的情况下，给函数添加额外的功能。
2. 注册函数：装饰器可以用于自动注册函数到某个特定的地方，比如注册路由、注册插件等。这样，你可以通过装饰器来简化注册过程，减少手动编写注册代码的工作量。
3. 缓存结果：装饰器可以用于实现函数的缓存功能。当函数被多次调用时，装饰器可以检查缓存中是否已经有结果，如果有则直接返回缓存结果，避免重复计算。
4. 权限校验：在Web开发中，装饰器可以用于实现函数的权限校验。通过在函数上方添加装饰器，你可以实现对该函数的访问权限控制，比如只有特定用户或角色才能访问该函数。
5. 事务管理：在处理数据库操作时，装饰器可以用来管理事务。通过装饰器，你可以确保一系列数据库操作要么全部成功，要么全部失败回滚，从而保持数据的一致性。
6. 性能优化：装饰器可以用于实现性能优化，比如懒加载、异步执行等。通过装饰器，你可以根据需求对函数进行性能优化，提高程序的执行效率。
7. AOP（面向切面编程）：装饰器是实现AOP的一种手段。AOP允许程序员将程序中的横切关注点（如日志、事务管理等）从业务逻辑中分离出来，使代码更加清晰和易于维护。通过装饰器，你可以轻松地将横切关注点应用到多个函数中。

总之，Python中的装饰器具有广泛的应用场景，它们可以帮助你简化代码、提高程序的可维护性和可扩展性。通过灵活使用装饰器，你可以编写出更加高效、优雅和易于理解的Python代码。

101.Python中的枚举类型是什么？如何使用？

Python中的枚举类型是一种特殊的类，用于表示一组固定的常量值。枚举类型在Python 3.4及更高版本中通过enum模块提供。使用枚举类型可以使代码更清晰、更易读，并减少由于使用硬编码值而导致的错误。

下面是如何在Python中使用枚举类型的基本步骤：

1. 导入enum模块。
2. 创建一个继承自enum.Enum的枚举类。
3. 在枚举类中定义常量值。
4. 在代码中使用这些常量值。

下面是一个简单的示例

	from enum import Enum
	class Color(Enum):
	RED = 1
	GREEN = 2
	BLUE = 3
	# 使用枚举类型
	def print_color(color):
	if color == Color.RED:
	print("红色")
	elif color == Color.GREEN:
	print("绿色")
	elif color == Color.BLUE:
	print("蓝色")
	else:
	print("无效的颜色")
	# 调用函数并传入枚举值
	print_color(Color.RED) # 输出: 红色

在这个示例中，我们定义了一个名为Color的枚举类，并为其添加了三个常量值：RED、GREEN和BLUE。然后，我们创建了一个函数print_color，它接受一个Color枚举类型的参数，并根据参数的值打印出相应的颜色名称。最后，我们调用这个函数并传入Color.RED作为参数，函数输出“红色”。

注意，枚举类型的值在比较时应该使用枚举类中的常量，而不是直接使用整数或字符串。例如，应该使用Color.RED而不是1或"RED"来比较颜色值。这样做的好处是代码更易于理解和维护，因为枚举类型的常量具有明确的语义。

102.Python中的匿名函数（lambda函数）有什么限制？

Python中的匿名函数（lambda函数）是一种小型匿名函数，可以接受任意数量的参数，但只能有一个表达式，且表达式的计算结果就是该lambda函数的返回值。lambda函数有一些主要的限制，主要包括：

1. 函数复杂性限制：lambda函数只能包含一个表达式，这意味着它们不能包含复杂的控制流（如if/else语句或for/while循环）。lambda函数的设计初衷就是为了实现一些简单的功能，而不是用来编写复杂的逻辑。
2. 命名限制：由于lambda函数是匿名的，所以你不能给它们取名字，这也限制了它们在复杂程序中的使用。你只能在需要的地方直接定义并使用它们，而不能在其他地方引用。
3. 错误处理限制：lambda函数不支持try/except语句，因此不能包含错误处理逻辑。如果在lambda函数执行过程中发生错误，那么错误将会直接抛出，无法被捕获和处理。
4. 可读性和维护性：虽然lambda函数在某些情况下可以使代码更简洁，但过度使用可能会降低代码的可读性和维护性。复杂的lambda函数可能会让其他开发者难以理解，从而增加维护成本。

总的来说，lambda函数在Python中主要用于需要一个小型、一次性使用的函数的情况，比如作为参数传递给其他函数，或者作为简单的回调函数等。对于需要复杂逻辑或错误处理的场景，建议使用普通的定义函数的方式。