标题：Python装饰器的应用场景及实例

　　在编程中，我们常常需要为特定的功能提供额外的操作或者增强功能，而不需要对原本代码进行大的修改。这时，装饰器就派上了用场。

　　装饰器是一种特殊类型的函数，它接受一个函数作为输入，并返回一个新的函数，这个新函数可以包含一些额外的行为。这些行为可以在执行被装饰的函数之前或之后执行，也可以是在每次调用时执行，甚至可能是根据不同的条件来决定是否执行。因此，装饰器提供了在不改变原函数源代码的情况下，动态地给函数添加新的功能的一种方式。

　　接下来，我们将通过几个具体的例子来看看如何使用装饰器：

1. 记录日志

　　这是一个常见的需求，即每当某函数被执行时，都记录下它的运行状态。我们可以创建一个装饰器log_decorator，然后将它应用到想要监控其运行情况的函数上。

import functools



def log_decorator(func):

    @functools.wraps(func)

    def wrapper(*args, kwargs):

        print(f"{func.__name__} is running...")

        result = func(*args, kwargs)

        print(f"{func.__name__} has finished.")

        return result

    return wrapper



@log_decorator

def my_function():

    print("This is my function.")



my_function()

　　在这个例子中，wrapper函数会先打印出函数名称正在运行的信息，然后执行原始的my_function()，最后再打印出函数已经完成的信息。这使得我们能够在程序运行过程中看到各个函数的调用顺序和执行状态。

2. 定义缓存机制

　　为了提高性能并减少重复计算，很多情况下我们需要引入缓存机制。装饰器非常适合实现这一功能。下面是一个简单的例子，该装饰器用于存储一个函数的结果，当再次调用此函数时，直接从缓存中读取结果而不是重新计算。

from functools import wraps



def memoize(func):

    cache = {}

    

    @wraps(func)

    def wrapper(*args):

        if args in cache:

            return cache[args]

        else:

            result = func(*args)

            cache[args] = result

            return result

        

    return wrapper



@memoize

def fibonacci(n):

    if n < 2:

        return n

    else:

        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)



print(fibonacci(5)) # 输出：5

print(fibonacci(5)) # 输出：5（因为fibonacci(5)已经被计算过）

　　在这个例子中，当我们调用fibonacci(5)的时候，如果还没有对应的计算结果，则会计算并将其保存在缓存里；若再次调用时发现结果已经在缓存中，那么就直接返回缓存中的结果，避免了不必要的重复计算。

　　以上是两个简单的例子展示了如何利用装饰器提升代码的灵活性与可维护性。实际上，装饰器的用途远不止于此，在处理异步操作、权限验证等方面也有广泛的应用。