装饰器在Python中扮演什么角色，怎样创建和应用装饰器？

装饰器在Python中扮演着为函数或类指定管理代码的重要角色。它们是处理其他可调用对象（如函数或方法）的可调用对象，提供了一种方便而明确的方法来扩展或修改函数和类的行为。

创建装饰器

要创建一个装饰器，你需要定义一个函数，这个函数接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。这个新的函数通常会包含一些额外的逻辑，比如日志记录、性能测量、输入验证等，然后在适当的时候调用原始函数。

以下是一个简单的装饰器示例，用于测量函数的执行时间：

import time

def timer(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:.2f} seconds to execute.")
        return result
    return wrapper

在这个例子中，timer函数是一个装饰器。它接收一个函数func作为参数，并返回一个新的函数wrapper。wrapper函数在调用func之前和之后分别记录了时间，并计算了执行时间。

应用装饰器

应用装饰器很简单，你只需在函数定义之前加上@符号和装饰器的名称。例如：

@timer
def my_data_processing_function():
    # Your data processing code here
    time.sleep(2)  # 模拟一些耗时操作
    return "Data processed"

result = my_data_processing_function()
print(result)

在这个例子中，my_data_processing_function函数被@timer装饰器装饰了。这意味着当你调用my_data_processing_function时，实际上调用的是timer装饰器返回的wrapper函数。wrapper函数会测量my_data_processing_function的执行时间，并打印出来。

装饰器的应用场景

装饰器在Python中有广泛的应用场景，包括但不限于：

1. 日志记录：记录函数的调用情况，包括调用时间、调用参数和返回值等。
2. 性能测量：测量函数的执行时间，帮助识别性能瓶颈。
3. 输入验证：在函数执行之前验证输入参数的有效性。
4. 缓存：缓存函数的返回值，避免重复计算。
5. 权限检查：在函数执行之前检查用户的权限。
6. 事务处理：在数据库操作中，确保一系列操作要么全部成功，要么全部回滚。

通过装饰器，你可以在不修改原始函数代码的情况下，为其添加额外的功能或行为。这使得代码更加模块化和可重用。