Python装饰器适合处理哪种问题

Python装饰器非常适合用于以下几种问题：

1. 日志记录：装饰器可以在函数执行前后自动记录日志，方便跟踪和调试程序。

2. 权限验证：装饰器可以用于检查用户是否具有执行特定函数的权限，从而实现权限控制。

3. 缓存：装饰器可以用于缓存函数执行结果，避免重复计算，提高程序性能。

4. 参数检查：装饰器可以在函数执行前对参数进行验证，确保参数符合预期，避免运行时错误。

5. 计时：装饰器可以用于测量函数执行时间，帮助分析程序性能瓶颈。

6. 暂停与恢复：装饰器可以实现函数的暂停和恢复执行，例如实现异步编程中的协程。

7. 重复执行：装饰器可以用于重复执行某个函数，例如实现函数的幂等性。

8. 限流：装饰器可以用于限制函数在一定时间内的调用次数，防止服务过载。

9. AOP（面向切面编程）：装饰器可以实现横切关注点的模块化，将不相关的功能分离，提高代码的可维护性。

10. 转换参数类型：装饰器可以在函数执行前将参数转换为特定类型，例如将字符串参数转换为整数。