使用 AI 帮我们写 Python 装饰器

对于固定用途的函数非常适合使用 AI 来帮我们完成，比如 Python 装饰器。装饰器（Decorators）的用途基本上分为以下几类：

性能优化：使用装饰器可以实现对函数执行时间的测量，帮助你找到性能瓶颈，并进行优化。例如，使用 @timing_decorator 装饰器来测量函数执行时间。
日志记录：装饰器可以用于记录函数的调用和参数，帮助调试和日志记录。例如，可以编写一个 @logit 装饰器来记录函数调用信息。
异常处理：装饰器可以用于处理异常，例如重试失败的函数调用，或者记录异常信息。一个例子是 @retry 装饰器。
权限验证：装饰器可以用于检查用户的权限，确保只有具有特定权限的用户可以访问某些功能。例如，可以实现一个 @login_required 装饰器。
缓存：使用装饰器可以实现对函数结果的缓存，避免重复计算。例如，使用 @functools.lru_cache 装饰器。
上下文管理：装饰器可以用于创建上下文管理器，简化资源管理，例如文件操作或数据库连接。一个例子是 @contextmanager 装饰器。
重试机制：装饰器可以实现在函数执行失败时进行重试的逻辑。这对于处理网络请求或其他可能不稳定的操作很有用。
路由和框架：在Web框架中，装饰器常用于定义路由，将函数映射到特定的URL。例如，Flask框架中使用 @app.route 装饰器。
单例模式：装饰器可以用于实现单例模式，确保一个类只有一个实例。这对于某些特殊情况下的对象管理很有用。
数据验证和转换：装饰器可以用于验证输入参数的合法性，以及对输出结果进行转换。这有助于确保函数的输入和输出符合预期。

下面是一些使用 AI 帮我们实现的装饰器示例。

比如有些函数只在 windows 上运行，可以让 AI 帮我们写一个只在 windows 上运行的装饰器：

import platformdef windows_only_decorator(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        if platform.system() == 'Windows':            # 执行装饰的函数            return func(*args, **kwargs)        else:            print("This function is only supported on Windows.")    return wrapper# 使用装饰器@windows_only_decoratordef windows_only_function():    print("This function runs only on Windows.")# 示例调用windows_only_function()

当我们写的脚本需要分别在 windows 和 linux 上运行时，如果想过滤掉 linux上的一些操作，可以在函数定义前加上装饰器使函数失效。这样就不用在具体的代码中写判断语句了。

如果想统计函数执行时间，计时作用的装饰器如下：

import timedef timing_decorator(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        start_time = time.time()        result = func(*args, **kwargs)        end_time = time.time()        elapsed_time_ms = (end_time - start_time) * 1000  # 将秒转换为毫秒        print(f"Function '{func.__name__}' took {elapsed_time_ms:.2f} milliseconds to run.")        return result    return wrapper# 使用装饰器@timing_decoratordef example_function():    # 这里可以是你想要测试运行时间的代码    time.sleep(1)    print("Function executed.")# 示例调用example_function()

比如想写一个调试作用的装饰器，用于打印函数的入参和返回值：

import inspectdef log_decorator(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        # 打印函数名        print(f"Function: {func.__name__}")        # 获取函数参数信息        params = inspect.signature(func).parameters        args_info = [f"{param}: {type(value).__name__} = {value}" for param, value in zip(params, args)]        kwargs_info = [f"{key}: {type(value).__name__} = {value}" for key, value in kwargs.items()]        all_args_info = ', '.join(args_info + kwargs_info)        print(f"Arguments: {all_args_info}")        # 执行原始函数        result = func(*args, **kwargs)        # 打印返回值类型和值        print(f"Return value: {type(result).__name__} = {result}")        return result    return wrapper# 使用装饰器@log_decoratordef example_function(a: int, b: float) -> float:    # 这里可以是你的业务逻辑    return a + b# 示例调用example_function(2, 3.5)