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下面是一个简单的例子，使用装饰器缓存函数结果: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 python from functools import lru_cache @lru_cache() def expensive_function(arg): # Do some expensive computation return result result = expensive_function(arg) 这里使用了 Python 内置库 functools 中的 lru_cache 装饰器, 它可以

下面是一个简单的例子，使用装饰器检查用户权限： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 python def permission_decorator(permission): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): user = get_current_user() if user.has_permission(permission): return func(*args, **kwargs) else: raise PermissionError("User does not have the required permission.") return wrapper return decorator

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下面是一个简单的例子，使用装饰器实现同步访问： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 python from threading import Lock lock = Lock() def synchronized(func): def wrapper(*args, **kwargs): with lock: return func(*args, **kwargs) return wrapper @synchronized def shared_resource_access(): # access shared resource pass 这里的 synchronized

元编程是指编写程序来生成或操作其他程序。 装饰器是一种很好的工具，可以用来实现元编程。 下面是一个简单的例子，使用装饰器实现元编程： 1 2 3 4 5 6

下面是一个简单的例子，使用装饰器记录函数运行时间： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 python import time def timer_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print("Function {} run time is: {}s".format(func.__name__, end_time -

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