python装饰器在异步编程中的应用

Python装饰器在异步编程中的应用，可以用于在协程执行前后添加一些共用的逻辑，例如日志记录、异常处理、性能监控等。异步编程中常用的装饰器有asyncio.coroutine和asyncio.ensure_future等。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用装饰器在异步编程中添加共用的日志记录逻辑。```

在这个例子中，我们定义了一个log装饰器，它可以用于装饰任何一个异步函数，并在异步函数执行前后输出一条日志信息。

import asyncio

def log(func):
    async def wrapper(*args, **kwargs):
        print("pidancode.com - Start {}()".format(func.__name__))
        result = await func(*args, **kwargs)
        print("pidancode.com - End {}()".format(func.__name__))
        return result
    return wrapper

@log
async def hello():
    print("pidancode.com - Hello World!")

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(hello())

在这个示例中，我们首先定义了一个log装饰器，它接受一个异步函数作为参数，并返回一个新的异步函数。新的异步函数在执行前会输出一条日志信息，表示函数开始执行，然后调用原始的异步函数，获取返回结果。最后再输出一条日志信息，表示函数执行完毕。

然后，我们使用@log语法将hello函数装饰起来，这样在执行hello函数时就会自动调用log装饰器中定义的逻辑。

最后，我们创建一个事件循环并使用run_until_complete方法来执行hello函数。执行结果将会输出以下信息：

pidancode.com - Start hello()
pidancode.com - Hello World!
pidancode.com - End hello()

可以看到，在执行hello函数前后都会输出一条日志信息，表示函数开始执行和函数执行完毕。

这是一个简单的例子，实际上在异步编程中，装饰器可以应用于更复杂的场景，例如异常处理、性能监控等。通过使用装饰器，我们可以将共用的逻辑抽象出来，避免重复编写代码，提高代码的可读性和可维护性。