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十个简单但很有用的Python装饰器( 二 )

Python装饰器


import matplotlib.pyplot as pltdef visualize_results(func):def wrapper(*args, **kwargs):result = func(*args, **kwargs)plt.figure()# Your visualization code hereplt.show()return resultreturn wrapper @visualize_results def analyze_and_visualize(data):# Your combined analysis and visualization code here9、@debug:调试变得更容易调试复杂的代码可能非常耗时 。@debug装饰器可以打印函数的输入参数和它们的值，以便于调试:
def debug(func):def wrapper(*args, **kwargs):print(f"Debugging {func.__name__} - args: {args}, kwargs: {kwargs}")return func(*args, **kwargs)return wrapper @debug def complex_data_processing(data, threshold=0.5):# Your complex data processing code here10、@deprecated:处理废弃的函数随着我们的项目更新迭代，一些函数可能会过时 。@deprecated装饰器可以在一个函数不再被推荐时通知用户:
import warningsdef deprecated(func):def wrapper(*args, **kwargs):warnings.warn(f"{func.__name__} is deprecated and will be removed in future versions.", DeprecationWarning)return func(*args, **kwargs)return wrapper @deprecated def old_data_processing(data):# Your old data processing code here总结装饰器是Python中一个非常强大和常用的特性，它可以用于许多不同的情况，例如缓存、日志记录、权限控制等 。通过在项目中使用的我们介绍的这些Python装饰器，可以简化我们的开发流程或者让我们的代码更加健壮 。




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