Python裝飾器如何簡(jiǎn)化調(diào)試過程

Python裝飾器是一種在不修改原始函數(shù)代碼的情況下，為函數(shù)增加新功能的方法。它們可以簡(jiǎn)化調(diào)試過程，因?yàn)槟憧梢允褂醚b飾器來添加日志記錄、性能測(cè)試、緩存等功能，而無需更改函數(shù)的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)。

以下是一些使用裝飾器簡(jiǎn)化調(diào)試過程的示例：

1. 使用logging裝飾器記錄函數(shù)調(diào)用信息：

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)

2. 使用timeit裝飾器測(cè)試函數(shù)性能：

import timeit

def timing_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = timeit.default_timer()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = timeit.default_timer()
        print(f"{func.__name__} took {end_time - start_time:.4f} seconds to execute")
        return result
    return wrapper

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

fibonacci(1000)

3. 使用lru_cache裝飾器緩存函數(shù)結(jié)果以提高性能：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

print(fibonacci(1000))

通過使用這些裝飾器，你可以更容易地調(diào)試和優(yōu)化你的代碼，而無需更改函數(shù)的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)。