给我一个简单的例子，让我学会使用Python装饰器

好的，以下是一个简单的例子：

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before the function is called.")
        func()
        print("After the function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

# Call the decorated function
say_hello()

以上代码定义了一个装饰器函数`my_decorator`，它一个函数作为参数并返回另一个函数（`wrapper`）。每次调用被装饰的函数时，`my_decorator`都会在函数之前和之后输出内容。

接下来，在`say_hello()`函数定义上面加上`@my_decorator`这个标注，这意味着这个函数被`my_decorator`装饰。最后调用`say_hello()`函数，会输出以下内容：

Before the function is called.
Hello!
After the function is called.

这就是一个简单的Python装饰器的例子，希望可以帮助你理解装饰器的用法。

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给我一个稍微复杂的例子，让我学会使用Python装饰器

好的，我可以给您一个稍微复杂的例子来帮助您学习使用Python装饰器。假设您正在编写一个Web应用程序，并且需要在应用程序中对一些敏感函数进行认证。您可以编写一个authentication装饰器来实现这一点。

以下是一个使用authentication装饰器的示例代码：

def authentication(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 在这里实现认证逻辑
        # 如果认证成功，则调用原始函数
        # 如果认证失败，则返回错误信息
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@authentication
def sensitive_function():
    # 在这里实现敏感操作
    # 如果认证失败，则敏感操作不会执行
    pass

在上面的代码中，authentication装饰器接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数wrapper。在wrapper函数中，您可以实现认证逻辑，例如检查用户是否已登录或是否具有足够的权限等。如果认证成功，则调用传递给decorator的原始函数（即sensitive_function）。如果认证失败，则返回一个错误消息或者什么都不做。通过将authentication装饰器应用于您的敏感函数，您可以确保只有经过验证的用户才能访问这些函数，从而增加了应用程序的安全性。

给我一个在科学计算中使用Python装饰器的例子

好的，以下是一个在科学计算中使用Python装饰器的例子：

import time

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

@timer
def slow_function():
    time.sleep(2)

slow_function()

这里定义了一个名为`timer`的装饰器，它可以计算被装饰的函数执行所需的时间，并打印出来。然后，我们使用`@timer`注释将该装饰器应用到名为`slow_function`的函数上。当我们调用`slow_function()`时，它将自动被`timer`装饰器包装，并计算函数执行所需的时间。