Python装饰器怎样增强程序稳定性

Python装饰器是一种在不修改原始函数代码的情况下，为函数增加新功能的方法。它们可以通过以下方式增强程序的稳定性：

1. 日志记录：通过记录函数的调用日志，可以帮助开发者了解程序的运行情况，从而更容易地发现和解决问题。例如：

import functools
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def log_decorator(func):
    @functools.wraps(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. 性能测试：装饰器可以在函数执行前后添加性能测试代码，以检查函数是否满足性能要求。例如：

import time

def performance_test_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"{func.__name__} took {end_time - start_time:.4f} seconds to execute")
        return result
    return wrapper

@performance_test_decorator
def slow_function():
    time.sleep(2)
    return "Slow function executed"

slow_function()

3. 缓存：通过缓存函数的结果，可以避免重复计算，从而提高程序的运行效率。例如：

import functools

def memoize_decorator(func):
    cache = {}
    
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args):
        if args in cache:
            return cache[args]
        result = func(*args)
        cache[args] = result
        return result
    return wrapper

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

print(fibonacci(10))

4. 异常处理：装饰器可以在函数执行过程中捕获异常，并采取相应的措施，从而提高程序的稳定性。例如：

import functools

def exception_handler_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        try:
            return func(*args, **kwargs)
        except Exception as e:
            print(f"Error occurred in {func.__name__}: {e}")
    return wrapper

@exception_handler_decorator
def divide(a, b):
    return a / b

print(divide(10, 2))
print(divide(10, 0))

通过使用这些装饰器，可以在不修改原始函数代码的情况下，增强程序的稳定性、性能和可维护性。